基于多模型的COVID-19传播研究

• 作者: 刘汉卿 康晓东 高万春 李博 王亚鸽 张华丽 白放
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 小世界网络 无标度网络 SEIR 混沌模型 COVID-19
• 年，卷（期）: 2021,（z1）
• 所属期刊栏目: 大数据&数据科学|Big Data & Data Science
• 页码范围: 196-202
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.201100086

摘要

COVID-19在短时间内传播至全国各省市,不仅严重影响了人民的正常生活以及社会经济,同时还在威胁着人民的生命安全,因此多模型COVID-19传播研究有明确的理论和现实意义.本研究依据公开数据,首先,基于小世界和无标度网络模型研究了节点传播控制;其次,利用改进的SEIR模型,结合武汉疫情趋势,将感染者分为有症状感染者和无症状感染者,加入住院和死亡状态,并分别进行正常社交行为、保持距离的社交行为以及隔离措施的社交行为3种情况下的仿真研究;最后,基于混沌模型对COVID-19感染水平与周期性进行了分析.数据仿真结果验证了以上模型具有好的适用性.