基于数学模型识别新冠肺炎病毒无症状感染者
抗击疫情是2020年的热门话题,也是现下最急于解决的重要问题.无论是分析导致疫情传播的数据还是识别无症状感染者,都是缓解疫情、控制传播的关键.本文先根据材料提供的数据进行归类统计,再参考了SARS预测模型资料,并且全面地评价了流行病模型的合理性与实用性.而后对模型与数据做了较为扼要地分析了该模型应用到本题中的不足之处.并对问题进行较为全面评价的基础上引入更为全面合理的假设和建立系统分析模型.运用联立微分方程组来计算和分析各个因素对界定流行与大流行病的影响,并在此基础上建立方程求解算法结合MATLAB编程,拟合出与实际较为符合的曲线并进行了疫情预测.同时运用双线性函数模型对卫生部的措施进行了评价并给出建议以及指出建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型,本文通过本次建模过程中的切身体会,说明建立传染病、流行病预测模型的重要意义.
微分方程、拟合、流行病预测、抽样检测
2020-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
19-21,24
