人工神经网络在SARS疫情分析与预测中的应用

讨论人工神经网络在 SARS疫情分析与预测中的应用 .采用三层结构的反向传播网络 ( Backpropagation network,简称 BP网络 ) ,对 SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型 .并利用实际数据拟合参数 ,针对北京、山西的疫情进行了计算仿真 .结果表明 ,该网络模型算法收敛速度较快 ,预测精度很高     

一类新冠肺炎的流行病学模型稳定性研究

为了研究新型冠状病毒肺炎(简称:新冠肺炎,COVID-19)疫情的传播规律,根据其特点建立一类描述新冠肺炎传播动力学机制的SEIS传染病模型,并应用奇异摄动理论和稳定性理论,给出了新冠肺炎传播的无病平衡点和地方病平衡点全局渐近稳定性的条件,最后通过数值仿真的方法进行分析验证.     

基于一类时滞动力学系统对新型冠状病毒肺炎疫情的建模和预测

2019年12月,新型冠状病毒肺炎(novel coronavirus pneumonia, NCP)疫情从武汉开始暴发,几天内迅速传播到全国乃至海外.科学有效地掌控疫情发展对疫情防控至关重要.本文基于全国各级卫生健康委员会每日公布的累计确诊数和治愈数,提出一类基于时滞动力学系统的传染病动力学模型.在模型中引入时滞过程,用来描述病毒潜伏期和治疗周期.通过公布的疫情数据,首先准确反演模型的参数;其次有效地模拟目前疫情的发展,并预测疫情未来的趋势;最后分析各级政府防控措施手段的有效程度,并发现在现有的高效防控措施下,疫情将在近期好转.     

新型冠状病毒肺炎疫情数据挖掘与离散随机传播动力学模型分析

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情已经蔓延至全国各地,包括陕西省在内很多省份的早期疫情均以输入病例为主,后期的疫情在严格的防控措施下也已呈下降趋势.评价防控措施的有效性、分析人口流动对疫情的影响对于研究陕西省(或其他以输入病例为主的地区)疫情和未来应对突发性传染病有着重要的意义.根据陕西省卫生健康委员会(简称卫健委)公布的详实数据信息可以挖掘传播链(感染树),得到从发病到首诊、入院、确诊的中位持续时间,每日潜伏者类、感染者类、治疗者类的具体人数和感染者状态转移的空间分布.本文计算确定COVID-19疫情的控制再生数(1.48–1.69),并发展新的统计推断方法获得陕西省严控措施下的有效再生数;进而提出一个全新的融入了公共卫生干预和输入病例的离散随机COVID-19疫情传播模型,通过多源数据实现了模型的参数化,分析不同的流动模式、输入人口中感染者的比例对二次暴发风险的影响.主要结论显示,间歇性的人口流动、密切关注和有效隔离流动人口中的感染者能有效降低二次暴发的风险,为有序组织复工、复学提供决策支持.     

新型冠状病毒肺炎疫情下武汉及周边地区何时复工?数据驱动的网络模型分析

基于全国和湖北省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情报告数据以及百度人口迁徙与分布大数据,本文构建武汉及周边15个疫情严重城市的COVID-19传播复杂网络模型,重点分析武汉及周边地区复工的可能时间节点和复工对二次暴发风险的影响.首先基于各个城市的累计病例数估计1月23日武汉的累计病例数,得到不同时期湖北省16个主要城市控制再生数的估计值,揭示了早期的传播风险较大和目前的传播风险小(控制再生数的值小于1).本文基于2019年同期的流动网络结构和流动量模拟整个网络模型,给出2020年2月17日、2月24日和3月2日的复工对各个城市疫情的影响.主要结论显示,在较强的防控措施和自我防护下,2020年3月2日复工将在一段时间内不会引起疫情的二次暴发.     

带接种免疫的网络传染病的有效度模型

传染病动力学模型是分析疾病传播的有效方法,能够解释疾病流行因素,并为疾控提供理论指导,而复杂网络的兴起为传染病建模提供了更好的工具,是最近几年的研究热点.在Lindquist等人提出的网络有效度模型的基础上加以推广,引入疫苗接种,提出了一个新的网络传染病模型,称之为"SV+SIS"模型.利用The next generation matrix方法计算了模型的传播阈值,并与各种SIS,SIR模型进行比较,结果发现疫苗接种能够有效降低基本再生数,这说明疫苗接种比因感染而获得免疫的防控效果更好.研究结果为传染病动力学的建模和分析提供了很好的参考.     

基于变系数Hawkes过程的新型冠状病毒肺炎的传播强度分析

当前,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)在全球大部分地区肆虐,对人类生命安全和社会经济活动带来严峻挑战.新型冠状病毒肺炎的传播强度随时间的变化规律及其影响因素是传染病学家关心的重要问题.基于新型冠状病毒肺炎病例数,本文提出变系数Hawkes过程,分析日本,韩国以及北京市,武汉市新冠肺炎传播强度随时间变化的趋势,评估突发事件和政府采取的干预措施对疫情防控的影响.本文基于样条逼近技术建立半参数估计方法,数值模拟结果表明所提出方法在有限样本下具有良好表现.该研究可为疫情防控提供有益的统计建议.     

SIR类型新型冠状病毒肺炎多阶段最优控制模型

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情在全球范围传播,给人们的健康带来了严重的威胁。面对疫情发展预期数据,我们需要在有限医疗资源的情况下确定疫情传播参数,以指导主要防疫措施的实施力度。本文采用SIR类型的模型描述新冠肺炎疫情发展,并建立多阶段最优控制模型确定疫情传播参数。为了高效确定参数取值,我们建立多项式时间可计算的半定规划近似模型。基于世界卫生组织发布的数据,我们求解近似模型,得到描述给定时段内美国新冠肺炎疫情发展态势的疫情传播参数,并分析疫情防控策略。     

基于时滞动力学模型对钻石公主号邮轮疫情的分析

2019年末以来,新型冠状病毒肺炎迅速蔓延的疫情引发了全球关注.文献[5-6]提出了一类时滞动力学系统的新冠肺炎传播模型用以描述疫情的发展趋势.文献[7]在此基础上,结合CCDC统计数据,提出了一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型.本文将使用以上两类模型研究分析"钻石公主号"邮轮的疫情发展.基于日本厚生劳动省公布的数据,本文准确反演出模型参数,进而有效模拟当前疫情的发展,并预测疫情未来的趋势,发现在疫情爆发初期基本再生数R0(t)较大,而后随着防控措施加强而逐渐减小;约在2月下旬,累计确诊人数增长速度放缓,在3月上旬,累计确诊人数趋于稳定,即无新增确诊人数,疫情得到有效控制;最终累计确诊人数对隔离率变化敏感,隔离率升高,最终累计确诊人数将有显著下降.针对传染率较高、隔离率较低的问题,本文建议日本政府进一步加强防控措施,抑制疫情的大规模爆发.     

2019新型冠状病毒肺炎疫情传播能力及疫情控制效能的地域差异分析

2019年底武汉突发的新型冠状病毒疾病(COVID-19)疫情已进入"全球大流行"状态.本文基于Li等(New England Journal of Medicine,2020,382:1199-1207)关于2019年12月10日至2020年1月4日期间武汉最早的425例确诊病例数据,使用似然函数估计方法得到了COVID-19疫情的基本再生数为2.42,平均序列间隔为8.85天.为了刻画疾病瞬时传播能力的地域差异,利用湖北省内各地市和中国境内各省市的每日疫情报告数据(来自各省市卫生健康委员会网站),由统计模型得到了各地在2020年2月间的每日瞬时再生数估计值.进一步,基于瞬时再生数定义了一个新的疫情控制效能公式,定性评估了各地区采取的防控策略对COVID-19实时传播能力的影响.结果提示现阶段境外输入病例造成国内疫情复发的风险依然很大,COVID-19传播具有较明显的地域差异,但引起差异的因素值得后续进一步持续关注.     

基于动力学模型的COVID-19疫情预测与控制策略研究

本文基于COVID-19的传播机理以及追踪隔离染病者的密切接触者、治疗等公共干预措施,建立了非自治的动力学模型,对湖北省疫情发展进行预测并评估相应控制策略的有效性.首先基于湖北省卫生健康委员会公布的数据,利用最小二乘法以及MCMC估计动力学模型中的待估计参数值.然后基于估计得到的参数值,验证模型预测的有效性,估计湖北省总病例数达峰时间,峰值规模以及流行时间.此外,研究发现湖北省每天的总病例数中隔离的潜伏者以及现存确诊者占比重较大,因此,加快对于隔离人群的筛查、对于确诊人群的治疗能够加快疫情的结束.最后对有效再生数进行敏感性分析,揭示了即使在疫情发展的后期,加强对密切接触者的追踪隔离依然是疫情控制最有效的措施.     

一类具有疫苗接种和隔离措施的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)模型的研究

基于韩国新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的发展现状,并根据其传播机制,建立了一类具有疫苗接种和隔离措施的SEUIR传染病模型.首先计算了模型的控制再生数,并对其进行了敏感性分析,然后计算了模型的最终规模,最后对疫苗接种的规模以及隔离措施的有效性进行了数值模拟.研究结果表明:疫苗接种比例越大,隔离的有效性越强,疾病暴发的规模将会越小.     

动态传播率模型及其在疫情分析中的应用

应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数R_0,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。     

动态传播率模型及其在疫情分析中的应用

应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数$R_0$,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。     

新发传染病动力学模型——应用于2019新冠肺炎传播分析

针对新冠肺炎等新发传染病传播动力学模型的实际应用问题,提出了与确诊病例实时数据相关联的接触数,优化了新发传染病传播动力学模型,提升了模型的实用价值.把实时数据信息应用于模型参数估计,并将动力学模型应用于预估广州、武汉的新冠肺炎传播的峰值、最终规模、达峰时间.这类接触数可推广应用于其他一些新发传染病,揭示其暴发过程中不同时期的传播风险.本文数据来源于公开数据.     

面向COVID-19传播模式的多因素影响分析

目前,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的传播仍在持续,其传播模式以及影响传播行为的主要因素仍有待深入挖掘。鉴于此,本文从数据分析的角度,通过构造一个特殊的多源数据集(包括COVID-19历史数据、气象数据、人口迁徙数据和空间地理信息数据),以此建立多元Poisson.回归模型(类Poisson回归)来着重分析国内疫情的病毒传播模式及其影响因素。分析结果显示,湿度、平均每日风速、每日的降雨量等气象因素与COVID-19的传播模式显著相关,但与每日温度变化显著不相关。除此之外,COVID-19的传播速度及传播范围与武汉迁出目的地的人口比例、迁入武汉来源地的人口比例以及武汉与其他城市的空间距离均有一定的关联性。全文可视化及模型分析的R代码见:https://github.com/thwgithub/COVID-19 Rcodes.     

非线性组合动态传播率模型与我国COVID-19疫情分析和预测

针对传统的流行性传染病学中基本传染数R0难以准确估计以及单一模型预测精度低的缺陷,利用组合动态传播率替换基本传染数R0,提出基于支持向量回归的非线性时变传播率模型并对我国COVID-19疫情进行分析和预测.首先,计算动态传播率的离散值;其次,使用多项式函数、指数函数、双曲函数和幂函数分别对动态传播率的离散值进行拟合并基...     

基于脉冲微分方程的COVID-19境外输入型病例对我国疫情防控影响的分析

我国针对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)展开了联防联控工作,目前国内防疫形势已趋于明朗,但境外疫情处于上升阶段,"外防输入"成为我国下一阶段疫情防控的重点.本文通过对COVID-19传播动力学模型引入脉冲项来描述境外输入型病例对于我国目前疫情防控的影响.本文研究3种控制程度不同的入境防疫政策,数值模拟了输入型病例对...     

社会防控与信息公开：重大传染病疫情的演化机理与预测模型

世界各国对新冠肺炎疫情的抗疫模式产生了严重的分歧。本文根据中国新冠肺炎疫情防控的体制动员成功经验,将社会公共卫生防控措施的博弈因素与传染病模型相结合,构建了重大传染病疫情演化机理与情境预测的演化博弈模型。通过将传染病传播模型中感染系数参数加以内生化,解释了社会动员体制在疫情初期防控中的关键作用。最后使用感染系数内生化的SI模型分别对美国、意大利和中国三种抗疫模式进行Logistic方程拟合和峰值点分析,并将结果进行比对。本文研究表明,在缺少有效疫苗的情况下,采取隔离和政府疫情信息公开的中国疫情防控模式,在新型重大传染病疫情防控过程中发挥着关键性作用。     

新型冠状病毒肺炎疫情联防联控策略评价与开放离鄂通道影响的预测

我们利用传播动力学模型,基于国家卫健委公布的确诊人数、痊愈人数和因病死亡人数,得到如下三个结论.1、中国政府采取的联防联控机制已经对新型冠状病毒肺炎疫情防控起到了显著效果.湖北省的基本再生数从2月3日之前的3.86 (即一个感染者在感染周期内将导致3.86人感染)逐渐降为2月8日之后的0.42;浙江、广东、河南、湖南、江西、安徽、北京和上海等六省二市的基本再生数从1月30日之前的3.68降为2月4日之后的0.18.2、无症状感染者和有症状感染者在确诊前的感染力接近.新型冠状病毒肺炎疫情防控的难点在于隔离并及时收治无症状感染者.湖北省无症状感染者人数从2月5日的最高点(23,068人)逐步回落到2月29日的2,935人,湖北省的疫情防控形势依然非常严峻;浙江、广东、河南、湖南、江西、安徽、北京和上海六省二市无症状感染者人数在2月29日已经回落至5～21人之间,这些地区新型冠状病毒肺炎疫情已经得到了初步控制.3、选择放松离鄂通道交通管制措施的时机需要非常谨慎.传播动力学模型预测,如果在5月中旬或6月中旬放松离鄂通道交通管制措施,允许每天从湖北输入10万无症状人群到浙江、广东、河南、湖南、江西、安徽、北京和上海等六省二市,则一个半月后输入地感染人数将累计增加5.5人或1.3人.但如果选择在3月中旬或4月中旬放松离鄂通道交通管制措施,一个半月以后输入地感染人数将累计增加93人或22人.