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申请/专利权人：四川轻化工大学

摘要：本发明涉及传染病预测技术领域，具体为一种基于改进SEIR模型的Moving‑SEIR传染病预测模型方法及系统，方法包括：根据传染病的特性，将人群进行类别划分；将不同区域的人口移动指数作为独立的影响因素，获取各个区域中的初始总人数；利用已有数据输入LightGBM模型追踪传染率和恢复率的变化；根据各个区域不同人群的初始人数、传染率、恢复率、移动指数构建Moving‑SEIR模型；根据构建的Moving‑SEIR模型，进行传染病预测。本发明考虑了跨城市人口移动、传染率、恢复率的改变对传染病传播的影响，有效提高模型的预测准确性。

主权项：1.一种基于改进SEIR模型的传染病跨城市传播预测方法，其特征在于：步骤如下：步骤1：根据传染病的特性，将人群进行类别划分；步骤2：将不同区域的人口移动指数作为独立的影响因素，获取各个区域中的初始总人数；步骤3：利用已有数据输入LightGBM模型追踪传染率和恢复率的变化；步骤4：根据各个区域不同人群的初始人数、传染率、恢复率、移动指数构建Moving-SEIR传染病动力学模型，包括以下步骤：步骤4.1：根据区域内的不同人群类别的初始人数、人口移动指数、人口总数，采用以下微分方程计算各区域中不同人群类别人数单位时间内的变化： 其中，St表示t时刻易感者人数，Et表示t时刻潜伏者人数，It表示t时刻感染者人数，Rt表示t时刻恢复者人数，Sint表示t时刻迁入某区域的易感者人数，Soutt表示t时刻迁出某区域的易感者人数，Eint表示t时刻迁入某区域的潜伏者人数，Eoutt表示t时刻迁出某区域的潜伏者人数，β1表示易感者与感染者接触后染病的概率，β2表示易感者与潜伏者接触后染病的概率，σ表示潜伏者转换为感染者的概率，γ表示感染者康复的概率；步骤4.2：移动的易感者和潜伏者的数量由以下公式计算： 其中，表示潜伏者迁入某个区域的概率；步骤5：根据构建的Moving-SEIR传染病动力学模型，进行传染病预测。具体包括，根据构建的微分方程，采用以下公式，进行传染病预测： I[t+1]＝I[t]+σE[t]-γtI[t]R[t+1]＝R[t]+γtI[t]。

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