文献类型：期刊文章

作　　者：喻孜[1] 张贵清[2] 刘庆珍[3] 吕忠全[1]

YU Zi;ZHANG Gui-qing;LIU Qing-zhen;LÜ Zhong-quan(College of Science,Nanjing Forestry University Nanjing 210037;College of Science,Tianjin University of Science&Technology Binhai Tianjin300457;Hematology Hospital,Chinese Academy of Medical Sciences Heping Tianjin 300020)

机构地区：[1]南京林业大学理学院,南京210037 [2]天津科技大学理学院,天津滨海新区300457 [3]中国医学科学院血液病医院,天津和平区300020

出　　处：《电子科技大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(11247217)。

年　　份：2020

卷　　号：49

期　　号：3

起止页码：357-361

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：该文基于COVID-19疫情发展到2020年2月1日所呈现的特点,对SIR模型进行了修正,使用易感再生数、当日感染率和潜伏感染率来求解病毒演化动力学方程,研究了感染人数的变化趋势,并分析了政府防控措施对趋势变化产生的影响。结果表明,从2020年1月24日后,政府的防控措施有效降低了病毒蔓延趋势。与1月24日之前呈现的趋势相比,截至2020年2月1日,实际感染人数较原趋势预估人数下降了超1/2。易感再生数、当日再生数和潜伏再生数都大幅度降低。基于目前的趋势,对易感再生数、当日感染率、潜伏感染率随时间的变化进行了分析,利用时变参数对疫情发展进行了预测。结果表明在2020年2月9日左右,疫情发展会达到高峰,随后确诊人数将出现下降。

关 键 词：COVID-19  疫情评估  预测  SIR模型

分 类 号：TP391] O414[计算机类]