【摘 要】
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近年来,以新冠疫情为代表的公共卫生事件频发,防疫物资的及时供应是减缓疫情蔓延的有效途径,如何科学的设计与防疫物资相关的物流网络对防疫物资的合理分配十分关键;而对疫情趋势的精准预测又决定了设计的物流网络对患者的服务质量。为此,本文以传染病动力学、深度学习、物流网络优化等理论作为基础,以2019年我国爆发的新冠肺炎疫情为背景,构建了一套对疫情实施预测,并基于预测结果设计物流网络的理论体系。本文的主要研
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近年来,以新冠疫情为代表的公共卫生事件频发,防疫物资的及时供应是减缓疫情蔓延的有效途径,如何科学的设计与防疫物资相关的物流网络对防疫物资的合理分配十分关键;而对疫情趋势的精准预测又决定了设计的物流网络对患者的服务质量。为此,本文以传染病动力学、深度学习、物流网络优化等理论作为基础,以2019年我国爆发的新冠肺炎疫情为背景,构建了一套对疫情实施预测,并基于预测结果设计物流网络的理论体系。本文的主要研究内容有以下四个部分:首先,基于传染病动力学理论,建立改进的SEIR模型,将康复患者复阳和无症状患者考虑到模型中,以期实现对疫情更贴合的预测;其次,使用深度学习中的长短期记忆神经网络模型,基于全国新冠肺炎的真实数据,构建和训练了LSTM预测模型;第三,基于对感染人数的预测结果和疫情期间的防控措施,提供了一种将确诊患者数量转化为防疫物资需求的方法,建立了防疫物资储备中心选址-分配模型,并基于遗传算法设计了求解该模型的算法;最后,以S市为研究对象,基于上述的理论体系进行了实例应用。通过研究本文得出以下结论:1)改进的传染病动力学模型在短期预测时体现了较好的预测效果,然而随着疫情的演变以及相关外部防疫措施的干预,该模型难以实现长期预测的整体准确性;而单变量LSTM神经网络模型可以通过患者数量本身的增减反映外部影响因素对疫情走势的干预,因而从长期预测的角度来看,LSTM模型具备更好的适应性。2)通过对S市的实例应用发现,使用本文提供的建立选址-分配模型的方法来部署防疫物资储备中心的物流网络,能够实现在短时间内快速部署防疫物资储备中心至各个医院,同时实现对周边需求点的有效服务,尽可能的减少防疫活动的总成本。3)在对选址-分配模型进行灵敏度分析时,本文发现,引起目标函数值的明显变化的因素是备选点的个数,这是因为,在防疫活动中,如果备选点的个数越多,虽然对储备中心的激活成本会明显增加,但是服务附近救治点的效率会明显增加,相应的服务成本也会随着配送距离的减少而变低。在实际的应用中,决策者基于疫情的现实情况和对防疫活动预算的要求,灵活调整储备中心的个数,以期实现在服务水平和防疫成本之间的权衡。
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