[發明專利]顧及參數時變性的傳播模型建立方法及其預測方法

有效

• 申請號: 202010436601.2
• 申請日: 2020-05-21
• 公開（公告）號: CN111611297B
• 公開（公告）日: 2023-09-15
• 發明（設計）人: 石巖;王達;徐剛;余正;鄧敏;陳袁芳
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06Q10/04;G16H50/30;G16H50/80
• 代理公司: 長沙永星專利商標事務所(普通合伙) 43001
• 代理人: 周詠;米中業

本發明公開了一種顧及參數時變性的傳播模型建立方法，包括對傳播模型涉及區域的人群進行分類；構建傳染率表達模型和移出率表達模型；構建最終的顧及參數時變性的傳播模型。本發明還公開了一種包括所述顧及參數時變性的傳播模型建立方法的預測方法。本發明提供的這種顧及參數時變性的傳播模型建立方法及預測方法，考慮現實環境中多類因素波動而使得傳染病傳播動力學模型中傳染率與移出率具有時變性的特點，提出了一種顧及動力學模型參數時變性的傳播模型建立方法及其對應的預測方法；本發明具有更強的現實性和可解釋性，考慮了模型參數實時變化，可靠性高、準確性好；同時，本發明的預測方法也提高了流行病發展態勢預測結果的可靠性和實用性。

技術領域

本發明具體涉及一種顧及參數時變性的傳播模型建立方法及其預測方法。

背景技術

流行病傳播模型是用于預測流行病發展趨勢的數學模型。目前的流行病傳播模型，大多是采用在歷次傳染病流行過程中記錄的真實統計數據建立動力學傳播模型。例如，SI模型將區域人群劃分為易感人群(Susceptible)和感染人群(Infectious)兩大類，感染人群對易感人群具有恒定不變的傳染率；后來，有學者進一步提出了SIR模型，增加了移出人群(Recovered)，模型中易感人群轉換為感染人群的傳染率、以及感染人群的移出率均為常數；SEIR模型則進一步考慮特定傳染病具有潛伏期的特性而增加了潛伏人群(Exposed)，可以更為細致地表達易感人群→潛伏人群→感染人群→移出人群的流行病傳播全過程；隨后，國內外相關學者基于各類傳染病的病理學研究成果，在上述模型基礎上又發展出如LSEIR、MSEIR、SEIS等了一系列改進模型。

但是，目前的傳播模型，往往以理想狀態為基準進行模型的建立。因此，這使得目前的傳播模型的可靠性和準確性均較差。

發明內容

本發明的目的之一在于提供一種考慮模型參數實時變化，而且可靠性高、準確性好的顧及參數時變性的傳播模型建立方法。

本發明的目的之二在于提供一種包括了所述顧及參數時變性的傳播模型建立方法的預測方法。

本發明提供的這種顧及參數時變性的傳播模型建立方法，包括如下步驟：

S1.對傳播模型涉及區域的人群進行分類；

S2.構建傳染率表達模型；

S3.構建移出率表達模型；

S4.根據步驟S2得到的傳染率表達模型和步驟S3得到的移出率表達模型，構建最終的顧及參數時變性的傳播模型。

步驟S1所述的對傳播模型涉及區域的人群進行分類，具體為按照如下規則將進行分類：

區域的人口總數為N；N＝S+E+I+R；

易感人群S：定義為未被感染的健康人群；

潛伏人群E：定義為已被感染但暫時沒有癥狀表現的人群；

感染人群I：定義為已被感染且具有癥狀表現的人群；

移出人群R：定義為不再具備傳染性的人群。

步驟S2所述的構建傳染率表達模型，具體為采用如下算式作為模型：

式中β₁(t)為第t天潛伏人群的感染率；感染率定義為潛伏人群中一個潛伏者能夠感染的平均人數；b₁為基臺值，用于表示疫情發生最后一天的傳染率；b₂為值域，用于表示傳染率初始高值與疫情穩定狀態時的傳染率之間的差值；所述的傳染率初始高值的定義為疫情發生第一天的傳染率；b₃為傳染率降低速率；b₄為函數位移值，對應的物理意義為傳染率下降最快的時間點。