【摘 要】
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传染病大规模的爆发会给人们的工作和生活带来严重的不良影响,因此,准确地预测疫情演化趋势有助于指导人们采取有效的防控措施,进而控制疫情的发展。本文从宏观和微观两个维度出发,分别对传染病在地区内和封闭空间中的传播建立预测模型展开研究,并通过仿真实验评估防控措施的效果。本文的主要内容包括:（1）从宏观角度出发,研究疫情在地区级别的演化。在SEIR（Susceptible、Exposed、Infectiv
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传染病大规模的爆发会给人们的工作和生活带来严重的不良影响,因此,准确地预测疫情演化趋势有助于指导人们采取有效的防控措施,进而控制疫情的发展。本文从宏观和微观两个维度出发,分别对传染病在地区内和封闭空间中的传播建立预测模型展开研究,并通过仿真实验评估防控措施的效果。本文的主要内容包括:（1）从宏观角度出发,研究疫情在地区级别的演化。在SEIR（Susceptible、Exposed、Infective、Removal）模型中加入人口的跨区域流动、检测试剂数量约束和救治设备数量约束三个因素,建立了基于改进SEIR的疫情预测模型。最后以新型冠状病毒肺炎（COVID-19,简称新冠肺炎）在湖北省的相关数据对模型进行验证,仿真结果趋势与真实趋势一致,并以“感染且检测出的人数”参数进行了模型可靠性的假设检验,在此基础上,利用模型进行了不同参数情况下的仿真实验。（2）从微观角度出发,针对商场、酒店等人员流动性较大的封闭场景下的疫情传播建立了仿真模型:模型考虑传染病特性、行人的视觉朝向和行人个体抵抗力差异三个因素对传染病传播的影响,其中,行人抵抗力差异是指行人的性别、年龄和防控措施对染病概率的影响。以COVID-19在某大型商场1小时内的传播为场景,进行仿真实验。实验结论为:行人的年龄和防控措施对于传染病的传播有一定的影响:老年人群更易被感染,在一小时之内,老年人群感染比例从39%增加到74%;行人佩戴口罩比不佩戴口罩的感染比例降低了40%左右。（3）采用Java EE技术和SSM框架设计开发了微观场景仿真模型模拟数据的管理系统,系统实现了微观模型仿真数据的存储和记录,以及对机器学习模型的管理。随着不同场景仿真数据的不断导入、完善,该系统可以用于大规模传染病扩散问题的预测分析。
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