城市级新冠肺炎(COVID-19)疫情预测和仿真模型

摘要：

传染病的传播分析对于社会公共安全与城市管理有着重要的意义.针对此次新冠肺炎(COVID-19)疫情的传播,构建了一个城市级结构化疫情预测和仿真模型.该模型基于最新的传染病动力学理论,综合地理信息网络,将易感者、潜伏者、感染者和康复者(SEIR)模型与社会网络模型相结合,对预测区域进行多层级划分;宏观上使用二分网络模拟公共设施与社区节点的关系;微观上使用改进的SEIR模型模拟节点内部的传染情况;节点间使用智能体追踪个体的传播过程.采用国家卫生健康委员会公开的2020年武汉市与北京市疫情确诊及治愈病例数进行对比实验,结果表明,所提模型在疫情仿真上更灵活,预测结果更准确,并能直观地体现不同人群的分布情况和流动趋势.

关键词：2019新型冠状病毒(COVID-19)、传染病、易感者、潜伏者、感染者和康复者(SEIR)模型、复杂网络模型、智能体

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市自然科学基金19ZR1415800

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1302-1312