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当大规模传染性疾病威胁到人类安全时,有效预测其传播趋势是减少疾病对人们伤亡和财产损失的重要措施.该文使用3种方法对2019年新冠肺炎的传播趋势进行建模分析,并以北京市、云南省、江西省为代表预测其传播趋势和确诊人数的峰值.实验结果表明:当使用高阶函数拟合对前期的发展趋势进行建模时,其趋势与真实的疫情最吻合,趋势拟合效果最佳,峰值误差最小.当使用Logistic增长曲线中的S型曲线对前期的发展趋势进行建模时,其趋势与真实的疫情基本吻合,趋势拟合效果次佳,峰值误差次佳.当使用基于动力学传播模型中的SIR模型对前期的发展趋势进行建模时,其趋势与真实的疫情基本吻合,趋势拟合效果在3种方法中最差,峰值误差也最大. 相似文献
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