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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于行为模式的SEIR感染风险模拟方法，该方法通过时序网络将疫情数据划分为不同尺度的数据，以家庭为网络节点，基于行为模式确定网络节点连接关系，构建人群接触网络，采用SEIR模型模拟疫情传播的各个阶段，确定每天的疫情传播情况。与现有技术相比，本发明具有模拟真实性高以及准确性高的优点。
主权项：1.一种基于行为模式的SEIR感染风险模拟方法，其特征在于，该方法通过时序网络将疫情数据划分为不同尺度的数据，以家庭为网络节点，基于行为模式确定网络节点连接关系，构建人群接触网络，采用SEIR模型模拟疫情传播的各个阶段，确定每天的疫情传播情况；所述疫情传播的各个阶段包括易感者、潜伏期、感染者和康复者；使用SEIR模型模拟疫情传播的各个阶段，具体为：易感者在一开始会有潜伏期，一段时间之后才出现症状，变为感染者；一旦变为康复者，就不会再传染，即在概率传递过程中，一旦变为康复者，就没有概率再次转移为感染者或者易感者；所述SEIR模型的微分方程为： 其中，S、E、I、R分别为易感者人数、潜伏期人数、感染者人数以及康复者人数，r为感染者接触易感者的人数，t为传播时间；α为潜伏者转为感染者的概率，β为易感者和感染者接触被传染的概率，β1为易感者和潜伏期患者接触被感染的概率，γ为感染者康复的概率，μ为感染者被隔离的概率；N为总节点数；基于马可夫链，定义后一天的状态只与前一天的状态相关，结合所述微分方程，获取得到每一天的疫情传播情况；第n天疫情传播迭代方程为： In＝In-1+αEn-1-γIn-1-μIn-1Rn＝Rn-1+γIn-1-μRn-1其中，S、E、I、R分别为易感者人数、潜伏期人数、感染者人数以及康复者人数，r为感染者接触易感者的人数，下标n为天数；α为潜伏者转为感染者的概率，β为易感者和感染者接触被传染的概率，β1为易感者和潜伏期患者接触被感染的概率，γ为感染者康复的概率，μ为感染者被隔离的概率；N为总节点数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于行为模式的SEIR感染风险模拟方法
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