文献类型：期刊文章

作　　者：张晶[1] 王海英[1] 顾长贵[1] 杨会杰[1]

Zhang Jing;Wang Hai-Ying;Gu Chang-Gui;Yang Hui-Jie(Department of Systems Science,Business School,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

机构地区：[1]上海理工大学管理学院系统科学系,上海200093

出　　处：《物理学报》

基　　金：国家自然科学基金(批准号:1227051117,11875042,11505114)资助的课题。

年　　份：2023

卷　　号：72

期　　号：9

起止页码：354-361

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：由于新冠病毒不断变异,在很长的时期内疫情会多次爆发,每次有不同的特点.对局部地区爆发的每一波疫情进行预测,成为人们制定应对策略的关键.在宏观层面对疫情防控措施优化,意味着疫情演化数据的缺乏,这给基于实证数据的疫情预测带来了特殊的困难.考虑疫情与出行行为的相互影响,本文提出了一个改进的虫口模型,用以描述新冠疫情传播动力学过程,试图利用少量疫情相关数据对局部地区爆发的某一特定疫情进行预测.实证分析表明,该模型可以很好地复现上海市2022年3月1日到6月28日发布的新冠病毒阳性感染者数据.采用这一模型对上海市2022年12月以来的疫情趋势和关键节点进行了预测.建议决策部门按照统计学抽样原则,建立和完善疫情监测系统,为疫情预测提供可靠的数据.

关 键 词：新冠疫情  疫情传播模型  疫情预测

分 类 号：R181.8]