关于新型冠状病毒肺炎一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型c

摘要：

科学地预测新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势对疫情防控至关重要.本文对中国疾病预防控制中心(CCDC)发布[1]的数据进行了分析,给出了关于新型冠状病毒肺炎的一些可能的统计模型:传播链中连续病例的发病时间间隔分布、感染至发病的时间间隔分布和发病至住院的间隔时间3个分布,并形成了感染至确诊的时间间隔分布表达.结合CCDC统计数据和程晋团队的时滞动力学模型(TDD-NCP模型),本文发展了新的随机时滞动力学模型(Fudan-CCDC模型),并给出了参数反演结果与疫情分析.

关键词：新型冠状病毒肺炎、时滞动力学模型、随机时滞动力学模型、疫情预测

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资助基金：国家自然科学基金项目11671098,91630309,11971121;高等学校学科创新引智计划项目B08018

在线出版日期：2020-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：697-704