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基于引入隐形传播者的SEIR模型的COVID-19疫情分析和预测

更新时间:2023-05-28

【摘要】在传统SEIR模型基础上,引入了"隐形传播者"的概念,并利用2020年1月25日至2月22日的COVID-19疫情数据进行模型拟合,并对结果进行分析。同时,利用拟合好的模型对2020年2月22日之后的演化情况进行仿真。结果显示,引入隐形传播者的SEIR模型在拟合和预测性能上有显著提升,降低了50%~70%的拟合误差;拟合系数表明,在疫情前期和后期携带病毒人群占潜伏者的比例分别为30%和5%,被确诊的概率由7%上升为40%,核酸检测技术趋于成熟;隐形传播者初期人数约为70 000,在国家有效管控下,目前控制在2 500名附近;预测3月中旬为"拐点",4月底居民可恢复正常生活,最终累计确诊数在100 000左右。

【关键词】

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