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动态传播率模型及其在疫情分析中的应用
被引量：
4
1
作者
胡云鹤
刘艳云
+5 位作者
吴凌霄
王杰
孔京
张一
戴彧虹
杨周旺
《运筹学学报》
北大核心
2020年第3期27-42,共16页
应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数R0,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优...
应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数R0,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。
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关键词
COVID-19
现存病例数
动态
增长
率
动态传播率
拐点
尾声
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职称材料
非线性组合动态传播率模型与我国COVID-19疫情分析和预测
被引量：
8
2
作者
谢晓金
罗康洋
+4 位作者
张怡
金建炳
林海翔
殷志祥
王国强
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期17-30,共14页
针对传统的流行性传染病学中基本传染数R_(O)难以准确估计以及单一模型预测精度低的缺陷,利用组合动态传播率替换基本传染数R_(O),提出基于支持向量回归的非线性时变传播率模型并对我国COVID-19疫情进行分析和预测。首先,计算动态传播...
针对传统的流行性传染病学中基本传染数R_(O)难以准确估计以及单一模型预测精度低的缺陷,利用组合动态传播率替换基本传染数R_(O),提出基于支持向量回归的非线性时变传播率模型并对我国COVID-19疫情进行分析和预测。首先,计算动态传播率的离散值;其次,使用多项式函数、指数函数、双曲函数和幂函数分别对动态传播率的离散值进行拟合并基于最佳滑窗期k=3构建相应的预测模型;接着,基于拟合优度等评价指标选择最佳的三种单一模型并对其预测结果进行非线性组合;最后,利用非线性组合动态传播率模型对湖北、全国除湖北和全国COVID-19疫情进行分析和预测。实证结果表明提出的非线性组合动态传播率模型对不同地区COVID-19疫情数据的预测误差均相对较小;对重点省市COVID-19疫情的拐点预测切实合理;湖北、全国除湖北与全国自2020年2月27日起后20天疫情预测曲线的拟合优度分别为98.53%、98.06%和97.98%。
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关键词
COVID-19
新冠肺炎疫情
动态传播率
组合预测模型
支持向量回归
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职称材料
题名
动态传播率模型及其在疫情分析中的应用
被引量：
4
1
作者
胡云鹤
刘艳云
吴凌霄
王杰
孔京
张一
戴彧虹
杨周旺
机构
中国科学技术大学
北京大学数学科学学院
北京大数据研究院
中国科学院数学与系统科学研究院
出处
《运筹学学报》
北大核心
2020年第3期27-42,共16页
基金
国家自然科学基金(Nos.71950011,11871447,71991464/71991460)
国家重点研发计划课题(No.2018AAA0101001)。
文摘
应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数R0,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。
关键词
COVID-19
现存病例数
动态
增长
率
动态传播率
拐点
尾声
Keywords
COVID-19
existing infected case number
dynamic growth rate
dynamic transmission rate
inflection point
end phase
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
非线性组合动态传播率模型与我国COVID-19疫情分析和预测
被引量：
8
2
作者
谢晓金
罗康洋
张怡
金建炳
林海翔
殷志祥
王国强
机构
上海工程技术大学数理与统计学院
南京信息工程大学环境科学与工程学院
代尔夫特理工大学代尔夫特应用数学研究所
出处
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期17-30,共14页
基金
国家自然科学基金(Nos.11971302,62072296)
全国统计科学研究项目(No.2020LY067)。
文摘
针对传统的流行性传染病学中基本传染数R_(O)难以准确估计以及单一模型预测精度低的缺陷,利用组合动态传播率替换基本传染数R_(O),提出基于支持向量回归的非线性时变传播率模型并对我国COVID-19疫情进行分析和预测。首先,计算动态传播率的离散值;其次,使用多项式函数、指数函数、双曲函数和幂函数分别对动态传播率的离散值进行拟合并基于最佳滑窗期k=3构建相应的预测模型;接着,基于拟合优度等评价指标选择最佳的三种单一模型并对其预测结果进行非线性组合;最后,利用非线性组合动态传播率模型对湖北、全国除湖北和全国COVID-19疫情进行分析和预测。实证结果表明提出的非线性组合动态传播率模型对不同地区COVID-19疫情数据的预测误差均相对较小;对重点省市COVID-19疫情的拐点预测切实合理;湖北、全国除湖北与全国自2020年2月27日起后20天疫情预测曲线的拟合优度分别为98.53%、98.06%和97.98%。
关键词
COVID-19
新冠肺炎疫情
动态传播率
组合预测模型
支持向量回归
Keywords
COVID-19
2019-nCOV
dynamic transmission rate
combined prediction model
support vector regression
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态传播率模型及其在疫情分析中的应用
胡云鹤
刘艳云
吴凌霄
王杰
孔京
张一
戴彧虹
杨周旺
《运筹学学报》
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
非线性组合动态传播率模型与我国COVID-19疫情分析和预测
谢晓金
罗康洋
张怡
金建炳
林海翔
殷志祥
王国强
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2021
8
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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