[发明专利]一种干预的SEIRD-CA传染病时空扩散模拟与预测方法

权利要求书

1.一种干预的SEIRD-CA传染病时空扩散模拟与预测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

S1：建立干预的SEIRD模型；

S2：建立CA模块；

S3：建立时空耦合模块；

S4：精度检验。

2.根据权利要求1所述的一种干预的SEIRD-CA传染病时空扩散模拟与预测方法，其特征在于：所述S1具体为：

在传统SEIR模型上，将R细分为R和D并加入政府控制措施，形成新的传染病动力学模型干预的SEIRD模型：

其中S代表易感染人数，对应统计数据中的健康人数；

E代表潜伏人数，对应统计数据中的新增疑似人数；

I代表感染人数，对应统计数据中的新增确诊人数；

R代表治愈人数，对应统计数据中的累积治愈人数；

D代表死亡人数，对应统计数据中的累积死亡人数；

α代表易感人群接触人数，β代表接触疑似人群被感染的概率，α×β代表疑似人群的感染力；

σ代表潜伏人群E转为感染人群I的概率；

γ代表感染人群I转为治愈人群R的概率，即治愈率；

κ代表感染人群I转为死亡人群D的概率，即致死率。

3.根据权利要求2所述的一种干预的SEIRD-CA传染病时空扩散模拟与预测方法，其特征在于：所述S2具体为：

CA模型中每个元胞的总体转换概率取决于疫情发展适宜性P_s、邻域效应Ω与限制因素P_c；

4.根据权利要求3所述的一种干预的SEIRD-CA传染病时空扩散模拟与预测方法，其特征在于：所述S3具体为：

Intervention SEIRD产生每日感染者数量，CA模型分配感染者；时空耦合模块通过构建约束函数将上述两模块耦合，形成CA迭代与转换规则，完成模型的运算。

5.根据权利要求4所述的一种干预的SEIRD-CA传染病时空扩散模拟与预测方法，其特征在于：所述S4具体为：

从栅格尺度和曲线尺度，利用均方误差MSE、平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE对模型的精度进行检验：

均方误差MSE公式如下：

平均绝对误差MAE公式如下：

均方根误差RMSE式如下：