[发明专利]一种基于有限元SEIAR模型的传染病预测方法及系统在审
| 申请号： | 202210324432.2 | 申请日： | 2022-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN114582525A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 曾杰川;朱艳春;甘海华;邱述洪 | 申请（专利权）人： | 联通（广东）产业互联网有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G06F30/23 |
| 代理公司： | 广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙) 44446 | 代理人： | 郑永泉;欧秋望 |
| 地址： | 510000 广东省广州市黄埔区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 有限元 seiar 模型 传染病 预测 方法 系统 | ||
1.一种基于有限元SEIAR模型的传染病预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据传染病特性，进行人群类别的划分；
根据区域特性，进行有限元子区域的划分，并获取各所述有限元子区域中不同人群类别的初始人数、以及各所述有限元子区域的初始总人数；
根据人群流动率以及各所述有限元子区域的初始总人数，计算各所述有限元子区域动态平衡下的总人数；
根据各所述有限元子区域的不同人群类别的初始人数、各所述有限元子区域动态平衡下的总人数以及所述人群流动率，计算各所述有限元子区域中不同人群类别人数单位时间内的变化；
根据各所述有限元子区域中不同人群类别人数单位时间内的变化，构建各所述有限元子区域的SEIAR模型；
根据所构建的SEIAR模型，进行传染病预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于有限元SEIAR模型的传染病预测方法，其特征在于，根据传染病特性，进行人群类别的划分，具体包括：
根据传染病特性，将人群类别划分为：易感者、潜伏者、显性感染者、隐性感染者以及康复者。
3.根据权利要求1所述的一种基于有限元SEIAR模型的传染病预测方法，其特征在于，根据区域特性，进行有限元子区域的划分，具体包括：
根据人群密度、城市轨道交通以及功能区域，进行有限元子区域的划分。
4.根据权利要求1所述的一种基于有限元SEIAR模型的传染病预测方法，其特征在于，根据人群流动率以及各所述有限元子区域的初始总人数，计算各所述有限元子区域动态平衡下的总人数，具体包括：
根据人群流动率以及各所述有限元子区域的初始总人数，计算各所述有限元子区域总人数单位时间内的变化；
根据各所述有限元子区域总人数单位时间内的变化，计算各所述有限元子区域动态平衡下的总人数。
5.根据权利要求4所述的一种基于有限元SEIAR模型的传染病预测方法，其特征在于，根据人群流动率以及各所述有限元子区域的初始总人数，计算各所述有限元子区域总人数单位时间内的变化，具体包括：
根据人群流动率以及各所述有限元子区域的初始总人数，采用以下公式，计算各所述有限元子区域总人数单位时间内的变化：
其中，表示第i个有限元子区域总人数在单位时间t内的变化，Ni表示第i个有限元子区域总人数，vij表示从第i个有限元子区域到第j个有限元子区域的人群流动率；
根据各所述有限元子区域总人数单位时间内的变化，计算各所述有限元子区域动态平衡下的总人数，具体包括：
根据各所述有限元子区域总人数单位时间内的变化，采用以下公式，计算计算各所述有限元子区域动态平衡下的总人数：
其中，Ni(t)表示当前时刻第i个有限元子区域总人数，Ni(t-1)表示上一单位时间第i个有限元子区域总人数。
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