[发明专利]顾及参数时变性的传播模型建立方法及其预测方法

说明书

本发明公开了一种顾及参数时变性的传播模型建立方法，包括对传播模型涉及区域的人群进行分类；构建传染率表达模型和移出率表达模型；构建最终的顾及参数时变性的传播模型。本发明还公开了一种包括所述顾及参数时变性的传播模型建立方法的预测方法。本发明提供的这种顾及参数时变性的传播模型建立方法及预测方法，考虑现实环境中多类因素波动而使得传染病传播动力学模型中传染率与移出率具有时变性的特点，提出了一种顾及动力学模型参数时变性的传播模型建立方法及其对应的预测方法；本发明具有更强的现实性和可解释性，考虑了模型参数实时变化，可靠性高、准确性好；同时，本发明的预测方法也提高了流行病发展态势预测结果的可靠性和实用性。

技术领域

本发明具体涉及一种顾及参数时变性的传播模型建立方法及其预测方法。

背景技术

流行病传播模型是用于预测流行病发展趋势的数学模型。目前的流行病传播模型，大多是采用在历次传染病流行过程中记录的真实统计数据建立动力学传播模型。例如，SI模型将区域人群划分为易感人群(Susceptible)和感染人群(Infectious)两大类，感染人群对易感人群具有恒定不变的传染率；后来，有学者进一步提出了SIR模型，增加了移出人群(Recovered)，模型中易感人群转换为感染人群的传染率、以及感染人群的移出率均为常数；SEIR模型则进一步考虑特定传染病具有潜伏期的特性而增加了潜伏人群(Exposed)，可以更为细致地表达易感人群→潜伏人群→感染人群→移出人群的流行病传播全过程；随后，国内外相关学者基于各类传染病的病理学研究成果，在上述模型基础上又发展出如LSEIR、MSEIR、SEIS等了一系列改进模型。

但是，目前的传播模型，往往以理想状态为基准进行模型的建立。因此，这使得目前的传播模型的可靠性和准确性均较差。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种考虑模型参数实时变化，而且可靠性高、准确性好的顾及参数时变性的传播模型建立方法。

本发明的目的之二在于提供一种包括了所述顾及参数时变性的传播模型建立方法的预测方法。

本发明提供的这种顾及参数时变性的传播模型建立方法，包括如下步骤：

S1.对传播模型涉及区域的人群进行分类；

S2.构建传染率表达模型；

S3.构建移出率表达模型；

S4.根据步骤S2得到的传染率表达模型和步骤S3得到的移出率表达模型，构建最终的顾及参数时变性的传播模型。

步骤S1所述的对传播模型涉及区域的人群进行分类，具体为按照如下规则将进行分类：

区域的人口总数为N；N＝S+E+I+R；

易感人群S：定义为未被感染的健康人群；

潜伏人群E：定义为已被感染但暂时没有症状表现的人群；

感染人群I：定义为已被感染且具有症状表现的人群；

移出人群R：定义为不再具备传染性的人群。

步骤S2所述的构建传染率表达模型，具体为采用如下算式作为模型：

式中β₁(t)为第t天潜伏人群的感染率；感染率定义为潜伏人群中一个潜伏者能够感染的平均人数；b₁为基台值，用于表示疫情发生最后一天的传染率；b₂为值域，用于表示传染率初始高值与疫情稳定状态时的传染率之间的差值；所述的传染率初始高值的定义为疫情发生第一天的传染率；b₃为传染率降低速率；b₄为函数位移值，对应的物理意义为传染率下降最快的时间点。