一种基于流行病学的疫情数学建模与预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于流行病学的疫情数学建模与预测方法，包括：S1：染病者总数I(t)的获得；S2：对R(t)与N(t)进行互相关确定T的值；S3：利用公式确定包含I(t)、N(t)和R(t)的曲线表达式，根据曲线表达式得到新感染者的极值和医院所需的最大收容值以及对应的日期。本发明专利技术提出数学模型和直接用几何曲线拟合的方式相比，是基于流行病学原理而建立的。和SIR模型所选择的“群体免疫”措施相比，本发明专利技术的模型中不需要易感者S，因为这一参数在“抑制平衡”措施中属于无效变量。因此将SIR模型中三个变量降低为两个变量，不仅模型结构简单，而且还符合R(t)＝N(t

【技术实现步骤摘要】
一种基于流行病学的疫情数学建模与预测方法


[0001]本专利技术属于疫情预测
，具体涉及一种基于流行病学的疫情数学建模与预测方法。

技术介绍

[0002]流行病学：流行病学是研究特定人群中疾病、健康状况的分布及其决定因素，并研究防治疾病及促进健康的策略和措施的科学。是预防医学的一个重要组成部分，是预防医学的基础。
[0003]数学模型：数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型。
[0004]群体免疫：是指人群或牲畜群体对传染的抵抗力。群体免疫水平高，表示群体中对传染具有抵抗力的动物百分比高。因为，疾病发生流行的可能性不仅取决于动物群体中有抵抗力的个体数，而且与动物群体中个体间接触的频率有关。如果群体中有70％—80％的动物有抵抗力，就不会发生大规模的爆发流行
[0005]抑制平衡：通过严格的隔离措施限制人群流动，断绝已染病者与未感染者之间的传播渠道，从而从根源上断绝流行病传染。每一个已染病者会在较为稳定的一段时间后转化为移除者(恢复或死亡)，从而使得染病者和移除者形成阶段性平衡，从而将疫情快速抑制。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于流行病学的疫情数学建模与预测方法，其特征在于：按照先后顺序包括以下步骤：S1：染病者总数I(t)的获得：对上述公式积分其中N(t)为每日新感染者的数量，R(t)为每天新移除者的数量，t表示每一天的时间，s表示病患从被感染到当前时间t时的天数，T表示病患从染病到被移除的平均时间，取多个病患的平均值；S2：对R(t)与N(t)进行互相关确定T的值，并利用公式计算a(t)，其中B通过实际数据进行估算；S3：利用公式确定包含I(t)、N(t)和R(t)的曲线表达式，根据曲线表达式得到新感染者的极值和医院所需的最大收容...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄锷，王千，乔方利，
申请(专利权)人：江苏爱谛科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：