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申请/专利权人：广东南星数字科技有限公司;中国农业科学院北京畜牧兽医研究所

摘要：本发明涉及基于SIR模型的动物布鲁氏菌病免疫效果评价方法、存储介质及装置，根据全国、辖区或者养殖场内客观的临床等参数量化评估布病免疫的效果，该方法能客观、量化地评价动物布病免疫疫苗后防控效果，为地方政府制定布病防控策略和防控措施提供有益的重要参考。避免了对传播效果评价的主观性，结合疾病传播模型与微分方程模型，丰富了评估布病传播的研究方法，具有很强的实用性。

主权项：1.一种基于SIR模型的动物布菌病免疫效果评价方法，该方法包括以下步骤:步骤1：采集日均净进口量A、日均进口量i、出口量o、因布病的流产率m和接种布病活疫苗的比例r以及起始状态的易感动物群体数量S0、免疫动物群体数量R0的数据和预测的天数t及从最初发现疫情至当下期间每一次检测结果中的易感个体数S、患病个体数I和免疫个体数的数据R以及之前4年的每一年的传染率a、出生率b和自然死亡率d、隔离扑杀率e等历史数据；步骤2：输入之前4年每一年的传染率a、出生率b和自然死亡率d的历史数据，建立灰度预测模型预估本年份的传染率a、出生率b、自然死亡率d、隔离扑杀率e的数据；其中灰度预测模型包括以下步骤:步骤a：将原始数据加工成原始数据列，即将步骤1收集的每一项指标的历史数据分别看作不同的原始数据列，以传染率为例，传染率的历史数据按年份排列可以构成一个原始数据列，并判断该数列能否做灰度预测，对于每一个原始数据列，可以设其为x0＝x01,x02,…x0n，计算数列的级比λk＝x0k-1x0k,k＝2,3,...,n1其中x表示给定数列；λ表示级比；k表示具体数列，n表示最大数列，如果所有的级比都落在可容覆盖区间X＝e-2n+1,e+2n+1内，则数列x0可以建立GM1，1模型且可以进行灰色预测，否则，对数据做适当的变换处理，通常的数据变换包括平移变换、对数变换、方根变换和数据平滑，步骤b：建立差分微分方程并求解，可以设x0＝x01,x02,…x0n满足上面的要求，以它为数据列建立GM1，1模型x0k+az1k＝b2用回归分析求得a，b的估计值，于是相应的白化模型为dx1tdt+ax1t＝b3解为x1t＝x01-bae-at-1+ba4其中a为传染率a、b为出生率，于是得到预测值 从而相应地得到预测值： 步骤c：检验预测值，可以利用残差检验，计算相对残差 如果对所有的|εk|0.1，则认为到达较高的要求；否则，若对所有的|εk|0.2，则认为达到一般要求；步骤3：建立如下传播模型： 输入最初发现疫情至当下期间每一天的易感个体数S、患病个体数I和免疫个体数R的数据，可以设定搜索初值为r＝1,n＝0，在搜索区间[0，1]内利用Levenberg-Marquardt算法反演出日均丧失免疫能力的个体比例n、疫苗起效概率p和因布病的流产率m的最优参数解，Levenberg-Marquardt算法原理如下：步骤a：设目标函数为y＝fp,取初始点p0；终止控制常数ε，计算ε0＝||y-fp0||,k＝0,λ0＝0.001,v＝10步骤b：计算Jacobi矩阵Jk，计算 构造增量正规方程 步骤c：求解增量正规方程得到δk；如果||y-fp0+δk||＜εk，则令pk+1＝pk+δk，若||δk||＜ε，停止迭代，输出结果；否则令λk+1＝λkv，转到步骤b；如果||y-fp0+δk||≥εk，则令λk+1＝λk·v，重复步骤c；步骤4：将步骤3拟合结果输入传播模型，利用计算机，使用四阶Runge-kutta法的求解模型并将结果绘制成图像；步骤5：取e＝0消除人工隔离扑杀因素的影响，之后分别取r＝0输入模型，求解方程组，得到无疫苗情况下疾病发展趋势；取r＝1输入模型，求解方程组，得到疫苗接种率达到100％情况下疾病发展趋势；步骤6：依据计算无免疫情形下每日发病率f1t和100％免疫情形下发病率f2t；利用公式计算疫苗效果指数M，利用公式计算疫苗保护率N；步骤7：利用 得到疫苗免疫效果的综合得分P,并依据得分划分以下分组：0～20分：较差；20～40分：一般；40～60分：好；60～80分：较好；80～100分：非常好。

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百度查询： 广东南星数字科技有限公司 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所 基于SIR模型的动物布鲁氏菌病免疫效果评价方法、存储介质及装置