【摘 要】
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目的:分别构建SIR、SEIR、SEQIR三种传染病动力学模型对重庆市2020年1月24日至3月15日的新冠疫情数据进行模拟,评价各模型的拟合效果并选出最优模型,分析模型中不同参数的改变对疫情发展的影响,为制定疫情防控措施提供参考。方法:研究数据选自2020年1月24日至3月15日重庆市卫生健康委员会当日疫情通报。使用SIR、SEIR、SEQIR模型进行建模,利用最小二乘法对模型进行优化,求出各模
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目的:分别构建SIR、SEIR、SEQIR三种传染病动力学模型对重庆市2020年1月24日至3月15日的新冠疫情数据进行模拟,评价各模型的拟合效果并选出最优模型,分析模型中不同参数的改变对疫情发展的影响,为制定疫情防控措施提供参考。方法:研究数据选自2020年1月24日至3月15日重庆市卫生健康委员会当日疫情通报。使用SIR、SEIR、SEQIR模型进行建模,利用最小二乘法对模型进行优化,求出各模型拟合的最优参数以及最小的SSE。根据拟合数据求出各模型评价指标的结果,分析不同模型的拟合效果,选出最优模型。通过改变最优模型的参数分析不同防疫手段对疫情控制的影响。结果:1.统计数据表明2020年1月24日至3月15日重庆市累计报告COVID-19确诊病例576例,死亡病例7例,治愈病例570例,在重庆市COVID-19治愈率可达98.96%,死亡率为1.04%。2.SIR模型拟合结果为S0=1427,β=2.3889×10-4,γ=0.1267,SSE=15851.60,R0=2.69;SEIR模型拟合结果为S0=2443,E0=200,β=9.7792×10-5,ω=0.1772,γ=0.2270,SSE=8882.66,R0=2.40;SEQIR模型拟合结果为S0=1793,E0=231,Q0=177,β=1.19×10-4,ω=0.2681,κ=0.2037,γ=0.2039,SSE=7843.20,R0=2.89。3.SIR模型拟合结果的均方误差MSE为304.84,均方根误差RMSE为17.47,平均绝对误差MAE为14.47,1月24日至3月15日的平均绝对百分比误差MAPE1为99.35%,至3月11日的平均绝对百分比误差MAPE2为15.70%;SEIR模型拟合结果的MSE为170.82,RMSE为13.07,MAE为10.48,MAPE1为82.22%,MAPE2为11.11%;SEQIR模型拟合结果的MSE为148.91,RMSE为12.20,MAE为10.03,MAPE1为73.39%,MAPE2为10.52%。4.SEQIR模型的拟合结果显示,2020年1月24日重庆市的基本再生数R0为2.89,在2月3日开始有效再生数降低至1以下,在2月11日降到0.3以下水平,在2月25日降至0.1以下。5.通过降低感染系数β,能够显著降低感染者人数;通过增大移出系数γ,能够降低确诊者的峰值,减轻医疗系统的压力;通过提高疫苗接种率,能够有效的提高保护效力,进而提高群体免疫水平,大幅度减少感染者。结论:本研究分别利用SIR模型、SEIR模型、SEQIR模型对重庆市新冠肺炎确诊病例数据进行拟合分析,结果显示SEQIR模型的拟合效果最好,1月24日重庆市的基本再生数为2.89,于2月3日开始有效再生数降低至1以下,并不断减小,表明重庆市疫情控制的效果很好。通过加强防控力度、对患者早发现早治疗等措施降低参数β、增大参数γ的值,能够有效控制疫情发展。通过提高人群疫苗接种率,提高疫苗的保护效力,能够显著降低感染者人数,减弱流行强度。
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