[发明专利]深度时序N-SEIR传染病预测模型在审
| 申请号： | 202110487652.2 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113223731A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 吴军华;王通;廖森山 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G16H50/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211816 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于传统SEIR模型的深度时序N‑SEIR传染病预测模型，用于对COVID‑19传染病时序建模，从而进行更加准确有效的分析预测。包括：步骤1：采用极大似然估计法对平均潜伏期进行估计；步骤2：利用已有数据输入改进的N‑SEIR模型，对当前时刻进行建模；步骤3：建立时序N‑SEIR模型，并估算基本再生数。本发明能够对传染病的平均潜伏期进行估计，得到合理的COVID‑19传染病平均潜伏期。与已有的SIER传染病动力学模型相比，我们设计的N‑SIER传染病模型考虑到了被隔离人群，从而建立更精确的预测模型。此外，我们改进了N‑SIER模型，建立了基于时序的深度N‑SIER预测模型，从而对时序的样本数据有更好的模拟能力。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 时序 seir 传染病 预测 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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