针对2019-nCoV新冠肺炎的建模（Ⅲ）——SEIR模型修正及构建。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
关于2019nCoV新冠肺炎的建模——第三代SEIR模型的修正与构建。引言：本文旨在对SEIR建模思路进行程序实现，并呈现最终结果。首先，笔者曾尝试通过网址抓取数据并进行分析，在之前的logistic模型中，能够较好地预测疾病发病人数的拐点与峰值。然而，要模拟疫情的完整过程，logistic模型显然无法胜任，因此，我们引入了SEIR传染病模型以进行更深入的分析与预测。 SEIR建模思路：该模型是一种包含潜伏期传染病模型，相较于没有考虑潜伏期的SI和SIR模型，其优势更为明显。具体建模思路如图所示。为了求解上述微分方程，我们将其转化为差分方程。（字丑勿怪）参数的选择依据来源于笔者收集的实时疫情数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

关于2019-nCoV新冠肺炎的建模（III）—SEIR模型的调整与构建

优质

本研究探讨了针对2019-nCoV新冠肺炎疫情的SEIR数学模型改进方法。通过调整参数和结构，优化预测效果，为疫情防控提供理论支持。关于2019nCoV新冠肺炎的建模Ⅲ—SEIR模型的修正与建立引言在前文尝试从数据源获取疫情相关资料，并通过分析进行预测，其中logistic模型能够较好地预测患病人数拐点和峰值。然而，为了更全面地模拟疫情的发展过程，需要引入包含潜伏期考虑的传染病模型——SEIR模型。 SEIR建模思路这是一个包含了潜伏期因素在内的传染病传播模型，相较于未考虑潜伏期影响的传统SI、SIR模型而言具有明显的优势。其基本原理可以通过一系列微分方程来描述，并进一步转化为差分方程求解。参数选取则依据实时疫情数据进行调整。修正与改进过程根据SEIR建模思路，在初次建立的模型基础上，通过对比实际疫情发展情况进行了两次主要修正： - 第一次修正：基于对现有数据的理解和分析，提出了一套更贴合实际情况的参数设定方法，并相应地修改了程序代码。 - 第二次修正：进一步优化模型结构以提高预测准确性。这包括但不限于改进算法细节、引入新的变量或调整方程中的系数。每次修订后均进行了详细的实验验证与结果比对工作，确保每一步改进都能有效提升整体模拟效果的可靠性及实用性。小结通过上述步骤我们成功地建立了一个更加贴近现实情况的SEIR模型，并在此基础上进行了一系列有效的修正和优化。这不仅有助于更准确地预测疫情发展趋势，也为制定科学合理的防控措施提供了重要依据。

新冠肺炎SEIR模型代码.zip

优质

该压缩包包含用于模拟新冠肺炎传播的SEIR（易感-暴露-感染-恢复）数学模型的源代码。适用于流行病学研究和教学用途。建模比赛刚刚用完的工具亲测有效，可以直接出图、出数据，并包含数据分析和原始数据，可以立即运行使用。

改良用于新冠肺炎疫情分析的SEIR模型MATLAB代码及数据

优质

本研究旨在优化和改进现有的SEIR模型及其MATLAB实现，以更精确地模拟与预测新冠疫情的发展趋势，并提供相关数据分析。本资源包含基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析的Matlab代码和数据。代码已详细备注，大家可以下载交流。

2019-nCoV(SEIR模型参考文献及源代码)

优质

本资料集合整理了关于2019-nCoV（新型冠状病毒）研究中SEIR数学模型的相关参考文献和开源代码，为科研工作者提供理论支持与实践工具。 2019-nCoV基于SEIR模型的参考文献及源代码已在笔者的文章中有详尽描述。

基于SIRE模型的新冠肺炎预测分析

优质

本研究采用SIRE数学模型对新冠疫情进行预测分析，旨在评估不同防控措施下疫情发展趋势，为公共卫生决策提供科学依据。 SIRE模型用于预测新冠肺炎的发展趋势。

基于Python的2019新型冠状病毒肺炎预测

优质

本研究利用Python编程语言构建模型，旨在预测和分析2019年新型冠状病毒肺炎疫情的发展趋势，为疫情防控提供数据支持。本段落将详细探讨如何利用Python进行2019新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的预测，并介绍两种方法：经典传染病动力学模型SEIR（易感-暴露-感染-康复）以及长短期记忆网络（LSTM）神经网络。这两种方法在流行病学和机器学习领域都有广泛应用，为疫情预测提供了有力工具。首先了解SEIR模型。该模型是一种数学模型，用于模拟疾病在人群中的传播过程。在这个模型中，人群被分为四个状态：易感者（S）、暴露者（E）、感染者（I）以及康复者（R）。通过一系列微分方程描述这些群体之间的转换关系。例如，易感个体可能因接触而变为暴露者；暴露者经过潜伏期后转变为感染者；感染一段时间后恢复为康复状态。调整模型参数如传染率、康复率等可模拟不同干预措施的效果。接下来转向LSTM神经网络的介绍。这是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别适合处理时间序列数据，例如疾病的传播情况。在预测COVID-19疫情时，LSTM能够从历史病例中学习模式，并据此预测未来感染人数的变化趋势。通过“门”结构控制信息流动的方式解决了传统RNN中的梯度消失问题，在长期依赖性任务上表现更优。训练LSTM模型需要输入过去的数据并输出未来的预测值。在实际应用中，SEIR模型和LSTM网络可以结合使用。利用SEIR模型分析疫情初期数据以了解疾病传播动态及影响因素；然后将这些结果作为LSTM网络的输入来进一步提高预测精度。通过调整参数模拟不同防控策略对疫情的影响，为政策制定提供依据。开发过程中通常会编写Python代码，其中涉及如`pandas`库处理数据、使用`matplotlib`和`seaborn`进行可视化呈现、利用`scipy`或`numpy`执行数值计算以及借助于深度学习框架（例如Keras或TensorFlow）构建LSTM模型。项目文件可能包括用于数据预处理的脚本，定义网络结构的代码段落，训练及预测函数和结果展示图表。这种跨学科合作展示了Python在疫情预测中的强大功能，结合流行病学理论与机器学习技术为应对公共卫生危机提供了科学依据。通过深入研究并应用这些方法和技术，我们能够更好地预测和控制传染病传播趋势，从而保护公众健康。

用Python模拟预测新型冠状病毒肺炎数据

优质

本项目利用Python编程语言和相关数据分析库，建立模型来模拟与预测新型冠状病毒肺炎的传播趋势及影响因素，为疫情防控提供参考依据。大家还好吗？背景就不再赘述了。本来我计划初四上班的，但现在推迟到了2月10日。这是我工作以来最长的一个假期了。可惜现在哪儿也去不了。在家闲着没事，就想用Python来模拟预测一下新冠病毒肺炎的数据吧。要声明的是本段落纯属个人娱乐，并不代表实际情况。采用SIR模型进行分析：其中S代表易感者，I表示感染者，R则为恢复者或康复状态的人群。染病人群作为传染源，在一定几率下会将疾病传给易感人群；同时他们也有一定的概率被治愈并获得免疫能力或者不幸死亡。一旦易感人群感染了病毒，则他们会成为新的传染源。模型假设条件如下： 1. 不考虑人口出生、死亡和迁移等变化，即总人口数量保持不变。 2. 假设在时间t时，一个病人与易感者接触后必定具有一定的传播能力。

CAOZHA-CEPCS新冠肺炎防控系统v1.0.0

优质

CAOZHA-CEPCS新冠肺炎防控系统v1.0.0是一款专为疫情设计的信息技术解决方案，集成了病例追踪、风险预警和数据分析等功能，致力于提升疫情防控效率与精准度。 caozha-CEPCS 是一个基于 PHP 开发的新冠肺炎疫情防控系统，全称 COVID-19 Epidemic Prevention and Control System (CEPCS)。该系统适用于单位、企业、学校、工业园区及村落等场景。前端功能包括员工（访客）登记与登录、我的资料页面、我的二维码以及疫情上报和公告模块。通过这些功能可以实现对企业或机构的疫情防控管理。

从Kaggle下载的新冠肺炎数据集

优质

本数据集源自Kaggle平台，记录了关于新冠肺炎疫情的各项关键信息，旨在促进全球研究者对病毒传播、影响及防控措施的研究和理解。为了方便部分网络不太好的同学，资料一并上传到这里。

高校新冠肺炎防控系统的模式设计与实现.pdf

优质

本文详细探讨了在新冠疫情背景下，针对高等院校设计和实施有效的疫情防控系统的方法及策略，包括追踪、预警和管理机制。高校新冠疫情防控系统模式设计与开发.pdf 该文档主要讨论了在新冠疫情背景下，针对高等院校的特点和需求所设计的防控系统的模式及其开发过程。文中详细分析了疫情给高校带来的挑战，并提出了有效的解决方案和技术手段来应对这些挑战，以保障师生的安全健康以及教学科研工作的正常进行。