【摘 要】
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通过建立传染病动力学SEIR模型对疫情的趋势进行预测和分析。通过研究疫情数据系统地分析和预测新型冠状病毒肺炎拐点,建立了SEIR动力学模型,并且运用贝叶斯优化方法选择最优
【机 构】
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南华大学计算机学院,南华大学附属南华医院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61504055);湖南省教育厅科学研究基金资助项目(18A253)
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通过建立传染病动力学SEIR模型对疫情的趋势进行预测和分析。通过研究疫情数据系统地分析和预测新型冠状病毒肺炎拐点,建立了SEIR动力学模型,并且运用贝叶斯优化方法选择最优的超参数,提高模型的效果。模型显示,国内在春运前后的峰值和拐点分别为79107人、2月27日和81314人、2月25日;疫情拐点在管控后稍稍提前,并且在拐点之后感染人数下降速率加快,体现了管控所带来的影响。由于疫情初期意大利并没有采取相应的管控,在此只进行预测,预测结果峰值和拐点为14万人、4月21日左右。通过贝叶斯优化搜索出模型参数的最
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