基于系统动力学的新冠病毒传播过程预测

作者：路雪鹏; 尚娇; 赵俊辉; 吕露露; 周丽

来源：系统仿真学报, 2021, 33(07): 1713-1721.

DOI：10.16182/j.issn1004731x.joss.20-1019

• COVID-19
• 系统动力学
• 动态规划
• 时间序列预测
• 自回归滑动平均模型

考虑新冠病毒的传播特点,基于系统动力学原理提出了一种新的SE4IR2 (Susceptible-Exposed-4-Infected-Removed-2)模型,利用美国2020年6-11月份疫情数据设置隔离率等参数,运用SE4IR2模型拟合分析并预测疫情下一阶段的发展趋势。实证部分使用美国2020年6-11月份的数据求解SE4IR2模型的参数,通过时间序列预测模型得出2020年12月份和2021年1月份的参数值,并将死亡人数、治愈人数预测值与2020年12月份和2021年1月份世卫组织公布的数据对比,得出2020年12月份的误差为0.75%,-0.86%,2021年1月份的误差为2.78%,3.57%。根据实证分析结果,考虑各参数之间的制约条件给出相应的疫情防控建议。结果表明:SE4IR2模型具有更好的仿真精度,更适合模拟COVID-19的传播过程。

• 单位
  北京物资学院