一种基于改进的SEIR模型疫情群体演变预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进的SEIR模型疫情群体演变预测方法。该方法在传统SEIR模型易感群体、潜伏未被隔离群体、确诊群体和治愈群体的基础上，增加了居家隔离群体和潜伏被隔离群体，同时将确诊群体细分为已被隔离确诊群体和未被隔离确诊群体，通过设立改进的SEIR模型疫情群体演变预测微分方程组，并对方程组离散化，再由疫情初值，对疫情群体的变化趋势做出准确预测。本发明专利技术克服了传统SEIR模型预测方法模型简单，未考虑外界人为干扰因素，忽略了潜伏群体的传染性的问题，能够对疫情群体的演变趋势做出更精确的预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进的SEIR模型疫情群体演变预测方法
本专利技术属于传染病防治领域，具体涉及一种疫情群体演变预测方法。
技术介绍
传染病疫情预测对公众卫生健康起着至关重要的作用，通过对疫情群体演变进行预测，能够有效防范疾病的传播。传统的SEIR模型常被用来预测各种疫情群体的发展趋势，其优点是模型简单，不考虑复杂的外界干扰因素，现在已经运用到医学疾病防治、数据分析领域。文献“基于SEIR的新型肺炎传播模型及拐点预测分析”公开了一种基于传统SEIR模型的新型冠状肺炎疫情群体演变预测和疫情拐点的预测方法。该方法对肺炎疫情易感群体、潜伏群体、确诊群体和治愈群体变化进行了合理预测，同时对疫情的拐点进行了有效分析。然而传统的SEIR传染病动力学模型是基于完全混合的假设，主要适用于人为干预较少的患病群体，不能够体现隔离感染群体这种强有力的措施，且忽略了潜伏群体的传染性和抗疫措施因素对疫情发展趋势的影响。因此，现有的以SEIR模型为理论基础的疫情预测方法难以实现精确的患病群体预测和抗疫措施干扰情况下的传染病疫情预测。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于改进的SEIR模型疫情群体演变预测方法。该方法在传统SEIR模型易感群体、潜伏未被隔离群体、确诊群体和治愈群体的基础上，增加了居家隔离群体和潜伏被隔离群体，同时将确诊群体细分为已被隔离确诊群体和未被隔离确诊群体，从而对疫情群体的变化趋势做出准确预测。本专利技术克服了传统SEIR模型预测方法模型简单，未考虑外界人为干扰因素，忽略了潜伏群体的传染性的问题，能够对疫情群体的演变趋势做出更精确的预测。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：步骤1：在SEIR模型将疫情群体分为易感群体、潜伏未被隔离群体、确诊群体和治愈群体的基础上，增加居家隔离群体和潜伏被隔离群体，同时将确诊群体细分为已被隔离确诊群体和未被隔离确诊群体；步骤2：建立易感群体模型：式中，S是易感群体数，E是潜伏未被隔离群体数，I是未被隔离确诊群体数，N是疫情群体总数，α是患者日接触率，q1是每天开始居家隔离的个体所占易感群体数S的比率；步骤3：建立潜伏未被隔离群体模型：式中，q2为潜伏群体隔离比例，b为发病率；E中每天有q2比例的个体进入潜伏被隔离群体，剩下(1-q2)比例的个体有b的概率发病成为未被隔离确诊群体；步骤4：建立未被隔离确诊群体模型：式中，β为发病隔离比例，c为自愈率；I中每天有β比例的个体被隔离进入被隔离确诊群体，有c比例的个体自愈进入治愈群体；步骤5：建立治愈群体模型：式中，R为治愈群体数，Q为已被隔离确诊群体数，d为治愈率；步骤6：建立已被隔离确诊群体模型：式中，Eq为潜伏被隔离群体数；步骤7：建立潜伏被隔离群体模型：式中，Eq中个体发病率与E相同，发病率均为b；步骤8：建立居家隔离群体模型：式中，Sq为居家隔离群体数；步骤9：基于步骤2到步骤8的群体模型，建立改进的SEIR模型疫情群体演变预测微分方程组：步骤10：以1天为时间单位，对式(8)进行离散化处理，得到各个群体每天演变的离散化模型：式中，k表示天数；步骤11：从公开渠道获取疫情数据，由疫情数据设置式(9)中各变量初值，将初值带入式(9)中，递推求解每天各个群体数量，得到疫情群体演变预测结果。本专利技术的有益效果是：由于采用了本专利技术的一种基于改进的SEIR模型疫情群体演变预测方法，解决了传统SEIR模型考虑因素不全面、适用于人为干预较少的患病群体的问题；本专利技术方法的独创性主要体现在考虑隔离群体，精准预测各个疫情群体变化趋势。附图说明图1是本专利技术方法的结构示意图。图2是本专利技术方法的新型冠状肺炎疫情A大区现存确诊人数预测回溯结果。图3是本专利技术方法的新型冠状肺炎疫情A大区累计确诊人数预测回溯结果。图4是本专利技术方法的新型冠状肺炎疫情B区现存确诊人数预测回溯结果。图5是本专利技术方法的新型冠状肺炎疫情B区累计确诊人数预测回溯结果。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。如图1所示，本专利技术提供了一种基于改进的SEIR模型疫情群体演变预测方法，包括以下步骤：步骤1：在SEIR模型将疫情群体分为易感群体、潜伏未被隔离群体、确诊群体和治愈群体的基础上，增加居家隔离群体和潜伏被隔离群体，同时将确诊群体细分为已被隔离确诊群体和未被隔离确诊群体；步骤2：建立易感群体模型：式中，S是易感群体数，E是潜伏未被隔离群体数，I是未被隔离确诊群体数，N是疫情群体总数，α是患者日接触率，接触的人中既有易感者也有携带病毒者，接触易感者被视为有效接触，且易感者一旦被接触则必被感染，有效接触率为S/N，α(E+I)是所有被接触的个体的数量；感染后的个体进入潜伏未被隔离群体，同时潜伏未被隔离群体和未被隔离确诊群体具有相同传染性，q1是每天开始居家隔离的个体所占易感群体数S的比率；步骤3：建立潜伏未被隔离群体模型：式中，q2为潜伏群体隔离比例，b为发病率；E中每天有q2比例的个体进入潜伏被隔离群体，剩下(1-q2)比例的个体有b的概率发病成为未被隔离确诊群体；步骤4：建立未被隔离确诊群体模型：式中，β为患病隔离比例，c为自愈率；I中每天有β比例的个体被隔离进入被隔离确诊群体，有c比例的个体自愈进入治愈群体；步骤5：建立治愈群体模型：式中，R为治愈群体数，Q为已被隔离确诊群体数，d为治愈率；R中的个体来自于I中自愈的个体和Q中被治愈的个体；步骤6：建立已被隔离确诊群体模型：式中，Eq为潜伏被隔离群体数；Q中个体每天有d比例的个体被治愈；步骤7：建立潜伏被隔离群体模型：式中，Eq中个体发病率与E相同，发病率均为b；步骤8：建立居家隔离群体模型：式中，Sq为居家隔离群体数；S中个体以比例q1进行居家隔离，此部分人不会被潜伏群体和感染群体所传染；易感群体在家中隔离，从而减少了病毒的传播媒介，在模型中引入居家隔离群体，即将易感群体中的一部分个体分离出来，用来表示居家隔离的个体，这一类个体将不会被传染；而易感群体则表示没有采取隔离或者防范措施的个体，这一类个体有几率被病毒所感染。同时，由于病毒在潜伏期也具有传染性，该模型也考虑了潜伏未被隔离群体的传染性，而且部分潜伏群体由于被视作携带病原体的个体，被进行为期14天的隔离观察，这部分个体被视作潜伏被隔离群体。并且模型对确诊群体进行了细致划分，由于诊断措施的影响，许多患病个体不能及时确诊，而不能确诊就不会被隔离，于是他们便具有病毒传染力。在模型中，这类患病但没有确诊且具有传染性的群体被视作未被隔离确诊群体；已经确诊的感染者将被隔离而失去传染性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进的SEIR模型疫情群体演变预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：在SEIR模型将疫情群体分为易感群体、潜伏未被隔离群体、确诊群体和治愈群体的基础上，增加居家隔离群体和潜伏被隔离群体，同时将确诊群体细分为已被隔离确诊群体和未被隔离确诊群体；/n步骤2：建立易感群体模型：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于改进的SEIR模型疫情群体演变预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：在SEIR模型将疫情群体分为易感群体、潜伏未被隔离群体、确诊群体和治愈群体的基础上，增加居家隔离群体和潜伏被隔离群体，同时将确诊群体细分为已被隔离确诊群体和未被隔离确诊群体；
步骤2：建立易感群体模型：



式中，S是易感群体数，E是潜伏未被隔离群体数，I是未被隔离确诊群体数，N是疫情群体总数，α是患者日接触率，q1是每天开始居家隔离的个体所占易感群体数S的比率；
步骤3：建立潜伏未被隔离群体模型：



式中，q2为潜伏群体隔离比例，b为发病率；E中每天有q2比例的个体进入潜伏被隔离群体，剩下(1-q2)比例的个体有b的概率发病成为未被隔离确诊群体；
步骤4：建立未被隔离确诊群体模型：



式中，β为发病隔离比例，c为自愈率；I中每天有β比例的个体被隔离进入被隔离确诊群体，有c比例的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李天成，周金阳，王小旭，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61