关于新型冠状病毒肺炎一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型c

来源 :控制理论与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sunzhaojian

【摘要】

：

科学地预测新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势对疫情防控至关重要.本文对中国疾病预防控制中心(CCDC)发布[1]的数据进行了分析,给出了关于新型冠状病毒肺炎的一些可能的统计模型:

【作者】

：

邵年陈瑜程晋陈文斌

【机构】

：

复旦大学数学科学学院,上海,200433上海财经大学数学学院,上海,200433;复旦大学数学科学学院,上海 200433;复旦大学上海市现代应用数学重点实验室,上海 200433;

【出处】

：

控制理论与应用

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

新型冠状病毒肺炎时滞动力学模型随机时滞动力学模型疫情预测

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科学地预测新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势对疫情防控至关重要.本文对中国疾病预防控制中心(CCDC)发布[1]的数据进行了分析,给出了关于新型冠状病毒肺炎的一些可能的统计模型:传播链中连续病例的发病时间间隔分布、感染至发病的时间间隔分布和发病至住院的间隔时间3个分布,并形成了感染至确诊的时间间隔分布表达.结合CCDC统计数据和程晋团队的时滞动力学模型(TDD-NCP模型),本文发展了新的随机时滞动力学模型(Fudan-CCDC模型),并给出了参数反演结果与疫情分析.

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