【摘 要】
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应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数R0,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模
【机 构】
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中国科学技术大学,北京大学数学科学学院,北京大数据研究院,中国科学院数学与系统科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(Nos.71950011,11871447,71991464/71991460),国家重点研发计划课题(No.2018AAA0101001)
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应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数R0,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,
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