【摘 要】
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本研究对传统仓室SIR模型进行改进,引入Gauss函数模拟COVID-19疫情的日传染率、日隔离率变化情况。采用Runge-Kutta算法有效拟合了湖北地区的疫情发展情况,依此推测出COVID-1
【基金项目】
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四川省2018-2020年高等教育人才培养质量和教学改革项目(JG2018-122),新工科背景下生医专业创新人才培养与支撑体系的建设(20201021),西南交通大学"抗击新型冠状病毒"应急科研专项
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本研究对传统仓室SIR模型进行改进,引入Gauss函数模拟COVID-19疫情的日传染率、日隔离率变化情况。采用Runge-Kutta算法有效拟合了湖北地区的疫情发展情况,依此推测出COVID-19的基本再生数R0=2.4817,有效再生数Re=0.9912,验证了COVID-19的高传染性。拟合结果证明,Gauss函数极为有效地反映感染率、确诊率的实际变化情况。因此,通过数学模型分析疫情关键参数对防控具有指导意义。
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