[发明专利]一种传染病再生模型构建方法

权利要求书

1.一种传染病再生模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S10：选取传染病暴发地点，收集传染病病例数据；

S20：依据所述收集传染病病例数据，计算基本再生系数R₀和有效再生系数R_t；

S30：依据所述基本再生系数R₀和所述有效再生系数R_t构建传染病再生模型。

2.根据权利要求1所述的一种传染病再生模型构建方法，其特征在于，所述传染病病例数据至少包括日期、每日新发病例数、每日输入病例数。

3.根据权利要求1所述的一种传染病再生模型构建方法，其特征在于，所述S20中计算基本再生系数R₀具体步骤如下：

S21：设定或计算R₀所需的新发传染病例的代际时间分布；

S22：根据新发传染病例的代表时间分布计算R₀；

S23：绘制代际时间分布图。

4.根据权利要求3所述的一种传染病再生模型构建方法，其特征在于，所述S21具体步骤如下：

S210：根据现场传染病数据判断是否出现代际时间；

S211：若无代际时间，则设定代际时间分布，设定遵循具有三个参数的分布；

S212：若出现代际时间，则使用传染病数据表示代际时间分布，使用向量表示。

5.根据权利要求3所述的一种传染病再生模型构建方法，其特征在于，所述S22的具体步骤为:

利用每日新病例数N＝{N₀，N₁，…，N_T}，其中N₀为开始暴发时的种子病例初始数量，T为观测的最后一天，N_i由前k天生成的病例混合组成，其中k是代际时间的最大值，将这些病例表示为X_ij，是指第i天出现的、由第j天出现症状的人所感染的病例数；假设在第j天有症状的感染者产生的感染者数量遵循泊松分布，参数为R₀、N_j；此外，X_j＝{X_j,j+1,X_j,j+2,…,X_j,j+k+1}，为被X个体感染的病例的向量，遵循参数为p、k和X的多项式分布，此处p即为代际时间分布的概率向量；假设存在输入性病例，用Y＝{Y₁,...,Y_T}表示，根据以上数值，得到如下，

其中，和Γ(x)是伽玛函数，使用最大似然法计算得到R₀的估计值。

6.根据权利要求3所述的一种传染病再生模型构建方法，其特征在于，所述S23的具体操作步骤为：

利用par函数设定绘图所需参数，包括线条颜色类型及宽度、坐标轴标题缩放倍数等。

7.根据权利要求1所述的一种传染病再生模型构建方法，其特征在于，所述S20中计算有效再生系数R_t具体步骤如下：

S24：设定或计算R_t所需的新发传染病的代际时间分布；

S25：根据新发病例的代际时间分布计算R_t；

S26：绘制流行曲线图。

8.根据权利要求7所述的一种传染病再生模型构建方法，其特征在于，所述S24的具体步骤如下：

S240：根据现场传染病数据判断是否出现代际时间；

S241：若无代际时间，则设定代际时间分布，指定代际时间的均值和标准差；

S242：若出现代际时间则直接根据传染病数据样本，利用马尔科夫链蒙特卡罗方法对数据样本进行重抽样。