基于数据驱动的传染病预测与控制数学模型构建  

作　　者：梁木 陈月星 蒯钧淋 赵向青 

机构地区：[1]宿迁学院文理学院

出　　处：《产业与科技论坛》2024年第15期34-36,共3页Industrial & Science Tribune

基　　金：宿迁学院大学生创新创业训练计划项目(编号:2023XSJ116Y、2023XSJ007Y);宿迁学院创新创业教育课题(编号:2023cxcy08)研究成果。

摘　　要：在传染病的预测与控制中,基于数据驱动的数学模型能够提供有价值的见解和预测。这些模型可以利用历史传染病数据,如感染率、恢复率和死亡率等,来预测未来的传染病传播趋势。本文考虑到政府的积极管控,市民的自我意识较好,江苏省在疫情初期就采取强干预措施,并结合实际情况,利用SIRS模型和基于SIR(易感者-感染者-康复者)模型改进的,引入了暴露者(E)的概念,考虑了病毒潜伏期的SEIR模型,结合大数据对江苏省疫情进行了预测。模型的理论数据与实际数据吻合度较好,结果表明构建的模型对于疫情的防控具有重要价值。

关 键 词：SIRS模型 SEIR模型 疫情预测 疫情控制 

分 类 号：R181[医药卫生—流行病学] O175[医药卫生—公共卫生与预防医学]