[发明专利]基于数据的传染病传播率及疫情评估方法

权利要求书

1.一种基于数据的传染病传播率及疫情评估方法，其特征在于，包括：

收集和统计病例数据，所述病例数据包括疫情期间的确诊病例、治愈病例及死亡病例数量，采样周期为“日”；

选择起始参考时间，所述起始参考时间为疫情发生期间、可获取数据以来的任意时间；

基于自然增长率模型建立如公式（2）所示的疫情发展动力模型：

N(t_k+1)=N(t_k)·exp{a(t_k+1)·(t_k+1-t_k)}(2)

式中，k为整数，且k≥0；t₀为起始参考时间，t_k+1和t_k为相邻两个采样时间，N(t_k)为与t_k对应的现有感染者总数量，N(t_k+1)为与t_k+1对应的现有感染者总数量，N(t_k)、N(t_k+1)均为统计数据；现有感染者总数量等于确诊病例总数量减去治愈病例总数量及死亡病例总数量；a(t_k)为现有感染者总数量的增长率，a(t_k)随着时间t变化，在本模型中a(t_k)为待定量，a(t_k)从t₀的下一采样时间开始；

对公式（2）两边取自然对数，得到疫情现有感染者总数量的增长率的表达式公式（3）：

a(t_k+1)= ln{ N(t_k+1)/N(t_k)}/(t_k+1-t_k)(3)

假设传染病传播符合公式（2）所示的自然增长率，根据统计病例数据由公式（3）和公式（4）计算出随时间变化的感染者增长率a_t；

记：a_t={a(t_k) }(4)

根据计算出的随时间变化的感染者增长率a_t，由公式（5）计算随时间变化的传染病传播率c_t；

c_t=1+a_t(5)

根据传染病传播率c_t的变化对传染病过往疫情进行过程追踪，根据传染病传播率c_t的趋势对疫情的未来发展状况作出预估；

传染病传播率c_t的趋势包括线性和非线性趋势；所述线性趋势是通过对c_t进行最小二乘法拟合得到的直线；所述非线性趋势是通过对c_t进行经验模态分解，取其残余分量作为c_t的非线性趋势。