[发明专利]一种具有控制变量的传染病疫情预测方法有效

专利信息
申请号: 201210137662.4 申请日: 2012-05-07
公开(公告)号: CN103390089A 公开(公告)日: 2013-11-13
发明(设计)人: 黄顺祥;关彩虹;刘峰;徐莉;王新明 申请(专利权)人: 中国人民解放军防化学院
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 北京理工大学专利中心 11120 代理人: 杨志兵;高燕燕
地址: 102205 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明属于流行病传播与控制领域,涉及一种传染病疫情预测方法。本发明考虑到隔离、防护、洗消等控制措施,建立了一种具有控制变量的传染病疫情预测方法,具体是根据传染病疫情发展中各相关人群之间的相互关系以及传染病疫情的参数化方案,进行传染病疫情发展状况的求解,求解得到的模拟的疫情发展状况结果相比于英国皇家学会的模拟结果较好,更加地接近现实状况,平均相对误差和相关系数均较佳。
搜索关键词: 一种 具有 控制变量 传染病 疫情 预测 方法
【主权项】:
1.一种具有控制变量的传染病疫情预测方法,其特征在于,该方法的具体步骤如下:步骤一、建立传染病疫情发展中各相关人群之间的相互关系:设在一固定地区内总人口初值为1,进入该地区的人都为易感者,流出的人的易感者、潜伏期者和移出者在流出的人中所占的比例与该地区易感者、潜伏期者和移出者人数在该地区总人口占的比例一致;令S表示易感者在该地区总人数中所占比例,E表示潜伏期者在该地区总人数中所占比例,I发病者在该地区总人数中所占比例;R表示在该地区总人数中所占移出者比例,包括治愈者和死亡者,根据动力学方程得到它们之间的函数关系表示如公式(1)、(2)、(3)、(4)所示:dSdt=-κ(1-γ)(1-λI)SI-κ(1-γ)(1-λE)SE-αS+α---(1)]]>dEdt=κ(1-γ)(1-λI)SI+κ(1-γ)(1-λE)SE-ED1-αE---(2)]]>dIdt=ED1-ID2---(3)]]>dRdt=ID2-αR---(4)]]>其中,κ为传染系数,κ0为基本传染率,是人口密度的函数,κ1为季节影响系数,为周期,λE、λI分别为针对潜伏期者和发病期者的隔离率,即将潜伏期者和发病期者在该地区内被有效隔离的比例;γ表示感染下降率;D1表示潜伏期;D2表示传染期;α为流动人口比例,它是指疫区内外的相互流动比例,其中假设发病者不流出;步骤二、提出传染病疫情的参数化方案:根据隔离措施对隔离率施加的影响,建立隔离率函数λE(t)、λI(t):λE(t)=λEa-λE0π{π2+arctan[vE(t-tEe)]}+λE0]]>λI(t)=λIa-λI0π{π2+arctan[vI(t-tIe)]}+λI0---(5)]]>其中λEa、λIa分别为对潜伏期者和发病期者的目标隔离率,λE0、λI0分别为对潜伏期者和发病期者的初始隔离率,vE、vI分别为对潜伏期者和发病期者的隔离效率因子,λEaE0、λIaI0分别为对潜伏期者和发病期者的隔离措施增加强度;tEe、tIe分别为对潜伏期者和发病期者的隔离措施生效时间;当采取防护和洗消措施,感染下降率将改变,感染下降率γ(t)的取值由公式(6)、(7)、(8)决定:γ(t)=μdrd(t)+μprp(t)-μdμprd(t)rp(t)               (6)rd(t)=rda-rd0π{π2+arctan[vd(t-td)]}+rd0---(7)]]>rp(t)=rpa-rp0π{π2+arctan[vp(t-tp)]}+rp0---(8)]]>其中,μd为洗消后被消灭病毒占洗消前病毒总数的比例,μp为防护后被隔离的病毒占防护前病毒总数的比例,rd(t)为被洗消的病毒区占总病毒区的比例,rp(t)为该地区被防护的人员占需要防护人员总人数的比率;在公式(6)中μdrd(t)为不采取防护措施时,病毒区中被洗消病毒占洗消前病毒的比例;μprp(t)为不采取洗消措施时,该地区被防护人员被隔离病毒占防护前病毒总数的比例;μdμprd(t)rp(t)指同时采取洗消和防护措施时,重复计算的同时被洗消和隔离的病毒占病毒总数的比例;rda为目标洗消的污染面积占总污染面积的比例;rd0为初始洗消的污染面积占总污染面积的比例;vd为洗消效率因子;rda-rd0为洗消措施增加强度;td为洗消措施生效时间,即rd(t)函数曲线拐点处对应的时间;rpa为该地区目标防护的人员占该地区需要防护人数的比例;rp0为初始防护比例;vp为防护效率因子;rpa-rp0为防护措施增加强度;tp为防护措施生效时间;步骤三、进行传染病疫情发展状况的求解:①通过调查,确定公式(1)、(2)、(3)、(4)、(5)中的D1、D2、α、λE0、λI0以及公式(6)、(7)、(8)中的rd0和rp0;通过试验确定公式(6)、(7)、(8)中的μd和μp;②根据已感染人数的统计数据,应用遗传算法反演公式(1)、(2)中的κ0、κ1;③根据控制方案的具体指标,确定λEa、λIa、rda、rpa、tEe、tIe、td、tp、vE、vI、vd和vp;④联立公式(5)、(6)、(7)、(8),应用龙格-库塔(Runge-kutta)算法求解公式(1)、(2)、(3)、(4),得出易感者比例S、潜伏期者比例E、发病者比例I和移出者比例R随时间的发展状况。
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