基于仓室SIR模型与Gauss函数的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情分析
陈高伟
常向荣
陈俊英
1.西南交通大学材料科学与工程学院,四川 成都6100312.西南交通大学材料科学与工程学院,四川 成都6100313.西南交通大学材料科学与工程学院,四川 成都610031
摘要：本研究对传统仓室SIR模型进行改进,引入Gauss函数模拟COVID-19疫情的日传染率、日隔离率变化情况.采用Runge-Kutta算法有效拟合了湖北地区的疫情发展情况,依此推测出COVID-19的基本再生数R0=2.4817,有效再生数Re=0.9912,验证了COVID-19的高传染性.拟合结果证明,Gauss函数极为有效地反映感染率、确诊率的实际变化情况.因此,通过数学模型分析疫情关键参数对防控具有指导意义.
关键词：新型冠状病毒肺炎SIR模型Gauss函数基本再生数有效再生数
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：四川省高等教育人才培养质量(2018-2020)教学改革项目(JG2018-122)新工科背景下生医专业创新人才培养与支撑体系的建设(20201021)
论文发表日期：2020-12-25
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 369-372 )
英文信息