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申请/专利权人：兰州大学第一医院

摘要：本发明公开了一种基于Python和BP神经网络的新冠肺炎SIT模型反演方法，包括以下步骤：步骤S1：建立新冠肺炎SIT模型；步骤S2：参考历史传染病的参数数据，初步确定新冠肺炎SIT模型中的参数β和γ取值的预测区间；步骤S3:在上述预测区间内取若干组β，γ值，将若干组β，γ值及初始值I0、S0、R0代入Python程序中，获得若干组It值；步骤S4：通过Python构建BP神经网络；步骤S5：将若干组It值作为输入，各组对应的β，γ值作为输出，建立BP神经网络的训练样本，并训练BP神经网络；步骤S6：将实际的It值输入训练好的BP神经网络中，反演求出β和γ；步骤S7：将参数β和γ的值代入新冠肺炎SIT模型中，可对新冠肺炎疫情走向进行分析。

主权项：1.一种基于Python和BP神经网络的新冠肺炎SIT模型反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：建立新冠肺炎SIT模型；设在一固定地区内总人口初值为N，将该地区内的人群分成三类：易感者、感染者和移出者，其中，移出者包括隔离和治愈者，则t时刻的易感者、感染者和移出者之间的关系如下：N＝St+It+Rt1其中，S表示易感者；I表示感染者；R表示移出者；设感染者日接触率为β，移出率为γ，则相对移出率且有： 设初始时刻I0＝I0,S0＝S0,R0＝R0,则有：S1＝S0-βS0I0；2I1＝βS0I0-γI0+I0；3R1＝γI0+R0；4若初始值是已知的，则有：St＝St-1-βSt-1It-15It＝βSt-1It-1-γIt-1+It-16Rt＝γIt-1+Rt-17步骤S2：参考历史传染病的参数数据，初步确定新冠肺炎SIT模型中的参数β和γ取值的预测区间；步骤S3:从预测区间的最小值开始，依次将β和γ的值增加0.01，取若干组β，γ值，将若干组β，γ值及N代入循环迭代算法中，获得若干组It值；步骤S4：通过Python构建BP神经网络；步骤S5：将若干组It值作为输入，各组对应的β，γ值作为输出，建立BP神经网络的训练样本，并训练BP神经网络；步骤S6：将实际的It值输入训练好的BP神经网络中，反演求出参数β和γ的值；步骤S7：将参数β和γ值代入新冠肺炎SIT模型中，可对新冠肺炎疫情走向进行分析。

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