基于改进的随机SEIR模型分析传染病的控制再生数

作者：陈倩; 连保胜

来源：应用数学进展, 2023, 12(7): 3211-3224.

DOI：10.12677/AAM.2023.127321

• 随机SEIR模型
• 决策树
• 最小二乘法
• 控制再生数随机SEIR模型
• 控制再生数
• Stochastic SEIR Model
• Decision Trees
• Least Squares
• Controlled Regeneration Number

目的：为了研究传染病的变化特征，提出了改进的随机SEIR模型去仿真疫情的变化。方法：该模型针对仅考虑隔离新增感染患者的模型，增加了对原本存在的潜伏者的隔离行为，完善了这个模型。并且为了可以更好地对疫情变化做出精确的模拟，在求模型参数时使用决策树对疫情过程分段，使得仿真更贴合疫情的变化过程。最后利用最小二乘法计算出参数，得到各个阶段的控制再生数。结果：在验证的部分，对随机SEIR模型进行社区核酸阳性人数HE和隔离人群核酸阳性人数HEq的精确值求解，并将其与实际数据对比，结果显示，改进随机SEIR模型可以较好地反映疫情变化。结论：疫情大概在四十天的时候开始走到拐点，而且这时期之后的控制再生数基本都小于1。通过观察控制再生数计算公式，可以发现主要是隔离率P的上升使得控制再生数小于1，所以后期疫情得到控制的原因主要是隔离率P的上升。