基于改进SEIR模型的新冠肺炎疫情分析与预测

针对新型冠状病毒的潜伏期较长,基于每日发布的新冠疫情数据集,在经典SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)模型的基础上,考虑了隐性传播人群,并且将确诊人群分为两类(一类感染者具有传染能力;一类感染者由于处于隔离期间,其感染能力可忽略不计),构建了基于改进SEIR的新冠肺炎传播动力学模型。以2021年12月15日到2022年1月13日的西安市疫情数据为依据,拟合得到了改进SEIR模型的动力学参数,对西安市COVID-19疫情进行预测和评估。结果表明,基于改进SEIR传染病动力学模型对疫情的理论估计与西安市疫情的实际情况较为符合,数据可视化和医学隔离等措施对抑制疫情大面积传播有重要作用。     

充分发挥物联网在新冠肺炎疫情防控中的重要作用

总结了物联网在疫情监测、远程会诊、复工复产复学、民生服务等场景的应用,提出了物联网在医疗卫生、工业卫生、生活服务、应急管理、智慧城市等方面应用的建议。     

基于SEIR模型分析相关干预措施在新型冠状病毒肺炎疫情中的作用

目的:评价新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情中相关干预措施的作用.方法:收集COVID-19疫情数据,分析COVID-19的传播特点,利用Python建立SEIR模型,加入潜伏期传染率、感染人群变化率等新参数,尝试分析防控手段的有效性.结果:给出多种相关干预措施下疫情发展趋势的预测.模型显示,基于严格限制出行的隔离措施能够减缓COVID-19发病曲线发展的趋势,使潜伏和感染人群的峰值降低45.71%和29.90%,潜伏人群数量较快到达群峰;模拟发现,本次疫情的拐点将出现在3月初,但对比COVID-19疫情实际数据,疫情拐点或将提前出现.结论:COVID-19疫情的防控措施是有效的,各地方政府应严格执行隔离制度,切断传播途径,巩固成果,全力遏制COVID-19传播.     

基于延迟效应的SAIR_2D模型对新冠肺炎疫情的分析预测及防控策略研究

提出了一种改进的SEIR疫情传播模型(SAIR_2D),对近期新疆爆发的新冠肺炎疫情流行机制进行了分析,并对传播趋势进行了初步预测。首先,考虑此次爆发的COVID-19病例多表现为无症状感染者(A)且A类人群的筛查检测过程需要时间,建立具有延迟效应的SAIR_2D模型并进行数值解析和模拟仿真实验。结果表明,模型对疫情传播的相关估计与实际情况较为符合,特别是在疫情爆发初期能够较为准确的预测感染病例。最后,评估了封城的有效性,分析表明及时封城可以控制COVID-19的传播,提出的相关防控策略可为有关部门提供借鉴。     

无人系统在新冠肺炎疫情防控中的应用实践

在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)重大疫情防控工作中,智能无人系统发挥了很大作用。在疫情监测阶段,高空监控的无人机、防疫宣传与消杀的机器人、智能红外测温系统等高效完成了工作,为疫情预防、延缓蔓延提供了有力技术手段;在防控救治阶段,5G远程会诊平台、诊断治疗机器人、可移动负压隔离舱等有效解决了直接接触救治引起传染风险的问题,有效保障了一线医护人员安全;在物资保障方面,智能生产系统、空中无人机等为疫情防控医疗及生活物资生产、调配起到了关键作用,大大提高了供应保障效率。建议应聚焦疫情监测、防控救治和物资保障3个方面,以预防为要,建立无人系统疫情防控体系。     

新冠肺炎疫情防控对数字政府建设的影响及建议

在新型冠状病毒肺炎疫情防控工作中,数字政府发挥了积极作用,同时疫情防控也为数据共享开放带来新动力。阐述了数字政府在科学决策、经济调节、公共服务、市场监管、社会治理等领域发挥的重要作用,梳理了疫情防控为数字政府建设带来的新空间,分析了数字政府建设面临的挑战和发展瓶颈,从加强顶层设计、加强政务数据治理、强化人才队伍建设等方面提出了发展建议。     

基于LSTM模型对印度新冠肺炎疫情的预测

自2019年新冠肺炎疫情暴发持续到现在,无论对国家、社会、还是个人都产生了巨大的影响。部分国家及时采取了一些应对措施,但是依然无法完全控制住疫情的传播。目前,机器学习算法被用来预测新冠肺炎疫情的发展。使用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)模型对收集到的印度累计确诊病例数据进行分析并预测印度疫情的变化趋势。使用适应性矩估计(adaptive moment estimation, ADAM)算法优化模型使模型参数达到最优值,将均方误差(mean square error, MSE)作为损失函数,不断训练模型后最终得到其准确度为87.49%。使用支持向量机(support vector machine, SVM)模型预测新冠肺炎疫情发展的研究比较广泛,将其与LSTM模型进行对比,利用相同的数据集得出SVM模型预测的准确度为73.25%,对比2组数值发现,在预测印度新冠肺炎疫情上LSTM模型的准确度更高。该方法在一定程度上为预测印度新冠肺炎确诊病例数的研究提供了帮助,有助于人们实时监控印度疫情。     

新冠肺炎疫情防控期间一线医务人员心理危机调查分析及干预

为提升防控期间一线医务人员应对心理危机的能力,增强战胜疫情的信心和决定.通过问卷调查形式,医院防控一线医务人员参与"新冠肺炎流行期间医护心理健康状况调查表".防控一线医务人员的心理状态表现出:担心防护不到位自己被新冠肺炎感染、担心会传染给家人同事、过度疲劳、紧张、焦虑、抑郁、悲伤、无助、压抑、疫情发生以来日常生活,工作...     

新冠肺炎疫情传播模型及防控干预措施的因果分析评估

利用修正后的单一群体传染病SEIR模型,对新型冠状病毒肺炎疫情在国内的传播趋势进行建模,模型较好地拟合了已发生情况并预测了疫情发展;基于修正后的SEIR模型,开展反事实推理,定量评估了武汉推后采取防控干预措施对国内疫情带来的影响。结果表明:基于建模仿真和因果推断方法,可以对重大突发公共卫生事件的决策和执行进行模拟与反演,提高各级政府应对重大突发公共卫生事件的社会治理能力。     

新冠肺炎疫情背景下中国港口冷链运行效率

为科学评价新冠肺炎疫情对中国港口冷链运行效率的影响,基于数据包络分析(DEA),同时考虑评价指标数据的差异性和指标间关系,将变异系数法和相关系数法与DEA模型结合,得到改进的DEA模型。以新冠肺炎疫情对中国港口冷链运行造成的影响为例,使用改进的DEA模型和空间自相关模型进行分析。结果表明：新冠肺炎疫情期间,中国沿海重要港口的冷链运行效率整体呈现先下降后上升的特点,除连云港港外,其余港口冷链运行效率均在新冠肺炎疫情的传导爆发期降至最低;疫情发生前后,莫兰指数散点图中的各个港口位于第二、四象限,尽管大连港、宁波-舟山港及广州港在新冠肺炎疫情的冲击增长期冷链业务量上升明显,但港口冷链业务竞争格局并未出现显著变化;中国政府迅速采取的防控措施对港口外贸冷链业务产生了一些影响,尤其是大连港和上海港受到的影响频次和程度较大,但从长远角度看,强有力的管控措施对于控制港区疫情传播风险、维护港口长期运行稳定及保障贸易活动的正常进行具有重要意义。     

基于TRP-SEAMRD模型对美国新冠肺炎疫情回顾与预测

传统SEIR(susceptible-exposed-infectious-recovered/removed)模型是一种简化的动力学预测模型,没有考虑到防疫政策等变化对疫情发展的影响.我们针对新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)在潜伏期也具有传染性等特征,同时结合美国的抗疫政策,提出了TRP-SEAMRD(test-restricted-phased SEAMRD)模型.该模型较好地拟合了2020年2月～8月美国新冠肺炎感染、康复和死亡人数.通过分析模型提供的数据和曲线,可以抽象出美国新冠肺炎大流行的一些特征.基于TRP-SEAMRD模型,我们评估了美国在疫情发展早期不当的检测政策及之后的"居家隔离令"等防疫措施对疫情发展的影响,分析了未来美国在不同社会控制程度下的新冠肺炎大流行可能的发展趋势.这些模拟可为制定科学的防疫措施提供参考.     

新冠肺炎疫情对汽车产业的影响及应对举措

新冠肺炎疫情成为全球大流行疾病,对世界经济社会带来重大冲击.当前,疫情持续传播,深刻影响全球汽车产业.从全球汽车产业链、企业经营状况、汽车市场风险3个方面系统分析了新冠肺炎疫情对全球汽车产业的影响,在此基础上,结合中国采取的多项政策,从汽车行业、企业两个维度阐述对中国汽车产业的影响,提出6个方面的应对举措.     

基于广义SEIR模型的新冠肺炎传播机制及干预效果仿真

 新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）已在全球多个国家和地区蔓延，且不同国家和地区新冠肺炎的传播扩散过程和传染预测模式不尽相同。以美国和中国新冠肺炎公开数据为样本，首先应用广义SEIR模型，对疾病传播参数进行估计。其次，确定基本传染数R₀中各参数对疾病的影响，进而基于Anylogic仿真，利用系统动力学模型进行参数敏感性分析，定量表征关键参数对疾病传播的影响。最后，根据分析结果提出针对性的防控干预措施，以中美为例模拟不同防控级别的干预效果。研究发现，广义SEIR模型对中国与美国新冠肺炎传播机制的拟合性较好，保护率、感染率和平均检疫时间对防控疫情影响显著，并可以通过针对性的措施来提高保护率、降低感染率、缩短平均检疫时间。     

基于广义SEIR模型的新冠肺炎传播机制及干预效果仿真

新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)已在全球多个国家和地区蔓延,且不同国家和地区新冠肺炎的传播扩散过程和传染预测模式不尽相同。以美国和中国新冠肺炎公开数据为样本,首先应用广义SEIR模型,对疾病传播参数进行估计。其次,确定基本传染数R0中各参数对疾病的影响,进而基于Anylogic仿真,利用系统动力学模型进行参数敏感性分析,定量表征关键参数对疾病传播的影响。最后,根据分析结果提出针对性的防控干预措施,以中美为例模拟不同防控级别的干预效果。研究发现,广义SEIR模型对中国与美国新冠肺炎传播机制的拟合性较好,保护率、感染率和平均检疫时间对防控疫情影响显著,并可以通过针对性的措施来提高保护率、降低感染率、缩短平均检疫时间。     

境外输入性病例对疫情防控的影响——基于SEIDR传染病模型

 为探究新型冠状病毒肺炎疫情因全球跨境流动带给中国境内疫情防控的影响,根据经典传染病动力学模型,提出考虑了境外输入性病例的SEIDR传染病模型。模型将入境人员分为未经海关入境人员和通过海关入境人员,设计了“境内有疫情,境外无输入”“境内无疫情,境外有输入”“境内有疫情,境外有输入”等3种情形。通过计算各类情形下感染人数峰值和持续的时间范围,比较不同类型的入境方式对境内疫情的影响和对境内医疗资源造成的压力。根据研究结果,建议根据疫情风险程度和资源条件采取检测措施;对未经海关入境的人员严格防控,对通过海关入境人员进行闭环管理;动态调整入境隔离措施和隔离期,在保证境内外疫情防控的提前下逐步恢复国际交流;整合医疗资源,提高配置效率,缓解境内资源占用压力。     

新冠肺炎疫情下社会消费品零售总额的实证研究

基于SARIMA模型和LSTM模型,提出以残差平方和最小为准则的SARIMA-LSTM组合模型,以2005-2020年福建省各月度社会消费品零售总额为研究对象,利用该组合模型预测2019年下半年月度数据,结果显示预测精度明显优于单一预测模型,达到98.53％.福建省社会消费品零售总额第一季度比未受新冠肺炎疫情影响下的预...     

我国省级档案馆新冠疫情防控档案收集存在的问题及对策研究

新冠疫情防控档案记录了疫情防控的全过程,对后续工作研究具有重要的借鉴参考意义。该文首先探讨了收集新冠疫情防控档案的重要意义,采取网络调研的方法对我国31家省级档案馆新冠疫情防控档案收集现状进行调查,调查发现档案馆缺乏收集工作培训,忽略了社交媒体档案信息的收集,缺乏机构间合作收集。其次,针对存在的问题提出加强收集工作培训、加强社交媒体档案信息的收集、加强与相关部门合作收集的对策,以期能够提高我国档案馆新冠疫情防控档案收集工作的水平。     

科技赋能新冠肺炎疫情防控的问题与反思

新型冠状病毒性肺炎疫情暴发后,政府支持科技企业攻关,企业自身承担社会责任,科技赋能疫情防控卓有成效。但在新技术落地的同时,政府、医疗机构、基层以及新技术本身都暴露出很多问题,未来的科技赋能疫情防控要优化顶层建设、促进成果转化、调整法律制度、助力科技下沉,完善疫情防控网。     

新冠肺炎疫情期间大学生营养状况调查

为了解新型冠状病毒肺炎疫情期间大学生的营养健康状况,对中南民族大学食品质量与安全专业的学生进行膳食营养问卷调查,调查内容包括调查对象基本情况、饮食习惯、生活方式、身体健康状况等几个方面,一共收集到143份调查结果.结果显示,新冠肺炎疫情期间大学生在生活习惯方面与疫情前相比有明显变化,如大部分调查对象运动量减少、睡眠量增...