[1]余小军,王昌晶*,屈文建,等.COVID-19疫情传播建模分析[J].江西师范大学学报(自然科学版),2021,(06):559-565.[doi:10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2021.06.02]
　YU Xiaojun,WANG Changjing*,QU Wenjian,et al.The Prediction of Epidemic Trend of COVID-19[J].Journal of Jiangxi Normal University:Natural Science Edition,2021,(06):559-565.[doi:10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2021.06.02]
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COVID-19疫情传播建模分析()
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《江西师范大学学报》（自然科学版）[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2021年06期
页码:
559-565
栏目:
新型冠状病毒肺炎疫情防控
出版日期:
2021-11-25

文章信息/Info

Title:
The Prediction of Epidemic Trend of COVID-19
文章编号:
1000-5862(2021)06-0559-07
作者:
余小军1; 王昌晶2*; 屈文建3; 左正康2*; 罗海梅4; 5
1.东华理工大学软件学院,江西 南昌 330013; 2.江西师范大学计算机信息工程学院,江西 南昌 330022; 3.南昌大学信息工程学院,江西 南昌 330031; 4.江西师范大学物理与通信电子学院,江西 南昌 330022; 5.江西师范大学江西省光电子与通信重点实验室,江西 南昌 330022
Author(s):
YU Xiaojun1; WANG Changjing2*; QU Wenjian3; ZUO Zhengkang2*; LUO Haimei4; 5
1.College of Software,East China University of Technology,Nanchang Jiangxi 330013,China; 2.College of Computer Information Engineering,Jiangxi Normal University,Nanchang Jiangxi 330022,China; 3.Information Engineering School,Nanchang University,Nanchang Jiangxi 330031,China; 4.College of Physics and Communication Electronics,Jiangxi Normal University,Nanchang Jiangxi 330022,China; 5.Key Laboratory of Optoelectronic and Telecommunication of Jiangxi Province,Jiangxi Normal University,Nanchang Jiangxi 330022,China
关键词:
SIR模型;  高阶函数;  牛顿法;  Logistic曲线;  疾病预测
Keywords:
Key word:SIR model;  higher order functions;  Newton's method;  Logistic curve;  disease prediction
分类号:
TP 311
DOI:
10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2021.06.02
文献标志码:
A
摘要:
当大规模传染性疾病威胁到人类安全时,有效预测其传播趋势是减少疾病对人们伤亡和财产损失的重要措施.该文使用3种方法对2019年新冠肺炎的传播趋势进行建模分析,并以北京市、云南省、江西省为代表预测其传播趋势和确诊人数的峰值.实验结果表明:当使用高阶函数拟合对前期的发展趋势进行建模时,其趋势与真实的疫情最吻合,趋势拟合效果最佳,峰值误差最小.当使用Logistic增长曲线中的S型曲线对前期的发展趋势进行建模时,其趋势与真实的疫情基本吻合,趋势拟合效果次佳,峰值误差次佳.当使用基于动力学传播模型中的SIR模型对前期的发展趋势进行建模时,其趋势与真实的疫情基本吻合,趋势拟合效果在3种方法中最差,峰值误差也最大.
Abstract:
When large-scale infectious diseases threaten human beings,effectively predicting the transmission trend is an important measure to reduce people's casualties or property losses.The novel coronavirus pneumonia epidemic trend in 2019 is modeled and analyzed by three methods,and the trend of transmission and number of confirmed cases are predicted by Beijing,Yunnan and Jiangxi.The results of experiments show that using high-order function fitting to model the development trend in the early stage,the trend is most consistent with the real epidemic situation,the trend fitting effect is the best and the peak error is the smallest.The S-shaped curve in the logistic growth curve is used to model the development trend in the early stage.The trend is basically consistent with the real epidemic situation,the trend fitting effect is the second best,and the peak error is the second best.The SIR model based on the dynamic propagation model is used to model the development trend in the early stage.The trend is basically consistent with the real epidemic situation.The trend fitting effect is the worst among the three methods,and the peak error is also the largest.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2020-09-12
基金项目:国家自然科学基金(61762049,61862033,11804133)和江西省教育厅科学技术研究(GJJ210307)资助项目.
通信作者:王昌晶(1977—),男,江西南昌人,教授,博士,博士生导师,主要从事可信软件、智能化软件与智能化教育的研究.E-mail:wcj771006@163.com
左正康(1980—),男,江西抚州人,教授,博士,主要从事泛型程序设计和可信软件的研究.E-mail:kerrykaren@126.com
更新日期/Last Update: 2021-11-25