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目的应用SEAIQR仓室模型,对意大利爆发的新型冠状病毒肺炎疫情的流行病动力学趋势进行分析,预测曲线峰值时间及最终的累计确诊病例数量,仿真防控措施改变条件下疫情曲线的变化。方法建立一个基于SEIR模型的流行动力学模型(SEAIQR),使用1stOpt软件拟合意大利官方公布的确诊病例数据(2020年2月21日至2020年3月21日)估计模型的相关参数,通过官方数据(2020年3月22日至2020年3月31日)来评估模型的准确性,并预测疫情的趋势及仿真模拟不同防控措施下的疫情曲线变化。结果本模型对2020年3