使用SEIR simulator分析韩国疫情发展

2020-02-28 22:47:30      点击:

此次韩国疫情基本上可以看成是由一单体病例(被称为第31例)参加一次集会而引起爆发性的增长。但同时要注意到韩国医疗资源丰富,上层领导极其重视,主动并且全面的进行检测,意图控制下来。韩国本国的一些特征使得它们的参数与国内的参数不大相同。

1)前期韩国疫情数据量小,随机性大,这次模拟直接取其爆发日18日前推3天从2.15日开始

2)韩国医疗机构的主动全面的要求检测行为,可以知道很多病例基本是在未发病就被检测出来,因此其潜伏天数比较短。目前设置其潜伏天数为3

3)目前其治愈的人数前期数据占比过多,近期的治愈数据比较少,因此治愈与死亡的随机性大,在其拟合预测上误差会显得过高

4)由于2)3)中所述,本次韩国的疫情发展主要是数据批露是超出正常的疫情发展速度,因此本模拟仅为模拟预测韩国疫情的发展状况,主要看其确诊人数与潜伏人数


步骤:同以前应用案例,此次疫情参数分两段,目前拟合度0.996

参数拟合结果:

阶段 时间 感染率 治愈率 移除率 R0
1 2.15-2.22 0.789 0.832 0.034 2.367
2 2.23-2.27 0.316 0.411 0.005 0.948
3 2.28

看到韩国的疫情参数上看R0已经小于1,因此未来其速度会慢下来。但是由于累积的感染及潜伏人数已经比较高,未来几天还是会有比较大的增长。

拟合及预测结果。参数拟合到2月27,2.28日为预测

29日确诊预测比较好,在治愈与死亡上预测误差比较大。说明原参数拟合时移除率参数过高

日期 比较 确诊 治愈 死亡
2.26 公布 1261 24 12
拟合 1385 22 10
误差 0.0983 0.0833 0.1667
2.27 公布 1766 26 13
拟合 1829 25.6 14
误差 0.0357 0.0154 0.0769
2.28 公布 2337 27 16
预测 2407 29 19
误差 0.0300 0.0741 0.1875
2.29 公布 3150 28 17
预测 3164 34.1 26
误差 0.004 0.2179 0.5294
3.1
公布


预测 4156 31
22
误差








拟合预测软件截图:

公司微信公众号