1.思路
基于每日发布的COVID-19确诊感染人数，采用SEIR(Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)传染病动力学模型，利用最小二乘法对模型中的参数
β
，
k
，
γ
，
μ
\beta，k，\gamma，\mu
β，k，γ，μ 以及潜伏者的初值E(0)进行拟合估计，选择合适的数据集和参数范围，进一步提高模型预测的精度和准度。该方法能够合理地预测美国COVID-19疫情确诊感染人数、死亡人数和疫情稳定阶段，对美国确诊感染人数的预测平均误差率在6%左右，对于疫情防控具有实用价值，对美国COVID-19疫情传播趋势具有研究意义。
为预测美国COVID-19疫情传播情况，本文主要分为4个部分。
第一部分：建立SEIR模型，在原始模型基础上进行改进，以提高精度和准度。
第二部分：模型求解，获取数据并进行数据预处理，运用最小二乘拟合进行参数估计，进而预测分析确诊感染人数。
第三部分：模型分析，对模型的可行性和灵敏度进行分析，确定模型的精度和准度。
2.问题分析
2.1问题重述
以一个国家或一个省/市的数据为例，建立数学模型描述新冠病毒的传播规律，并进行预测和分析，可以美国、香港或上海为例。本文选取美国作为研究对象，进行参数拟合和结果预测。主要的问题如下：
-
问题1：获取美国自COVID-19疫情发展之初至今的每日总确诊数以及单日新增 感染、治愈、死亡人数，并整合到excel数据表格中；
-
问题2：基于已知数据，建立COVID-19疫情预测模型，对模型中的参数进行拟合，获取最优拟合参数，预测美国COVID-19疫情传播趋势以及确诊人数；
-
问题3：对模型进行可行性分析、灵敏度分析以及误差分析，判断预测结果的准确性和精度；
-
问题4：将模型运用于实际问题中，分析不同疫情防控措施对美国COVID-19疫情传播的影响，获取最佳的防控措施。
2.2研究过程
选取SEIR模型进行数学建模。
图1-研究过程
3.合理假设
(1) 不考虑出生和死亡，假设总人口为一个常数；
(2) 治愈后的个体具有免疫能力，不会再次感染；
(3) 人群分为易感人群、潜伏人群、感染人群和康复人群；
(4) 康复人群中包含治愈和死亡人数；
(5) 不考虑疫苗的预防作用。
4.符号定义
表1-符号定义
| 符号 | 定义 |
|---|---|
| β \beta β | 感染系数 |
| k k k | 从暴露人群到确诊感染者的概率 |
| γ \gamma γ | 恢复系数 |
| μ \mu μ | 死亡率 |
5.模型求解
5.1获取数据
在worldometer网站上有全球范围内较为权威的COVID-19感染人数统计情况，通过python程序获取网站的html文件并通过正则匹配获取美国疫情感染人数，部分数据如表2所示。由于人数较多，在不同时间统计结果中，近期的确诊人数不同，但数据差异不大，可忽略不计。
表2-COVID-19感染人数
| 日期 | 现存确诊 | 新增确诊 | 总确诊 |
|---|---|---|---|
| 2020-02-20 | 10 | 0 | 15 |
| 2020-02-21 | 29 | 20 | 35 |
| 2020-02-22 | 29 | 0 | 35 |
| 2020-02-23 | 28 | 0 | 35 |
| 2022-04-01 | 15429442 | 33740 | 81823322 |
| 2022-04-02 | 15311698 | 26663 | 81849985 |
| 2022-04-03 | 15175351 | 19579 | 81869564 |
| 2022-04-04 | 15037249 | 24048 | 81893612 |
| 2022-04-05 | 14938259 | 29696 | 81923308 |
| 2022-04-06 | 14840712 | 32311 | 81955619 |
| 2022-04-07 | 14757686 | 32659 | 81988278 |
图2-感染数据
5.2参数估计
目前已获取美国自疫情传播以来的所有数据，截至2022年4月7日，共有783组数据，数据量较大，可以直接进行参数拟合，不需要进行插值处理。
目前需要进行拟合的未知参数包括 β ， k ， γ ， μ \beta，k，\gamma，\mu β，k，γ，μ 以及E(0)。
考虑到过拟合和病毒传播特性，采用近150天的数据进行最小二乘拟合，拟合后的参数值如表3所示。
表3-拟合后参数值
| 参数 | 拟合值 |
|---|---|
| β \beta β | 0.014419668870111 |
| k k k | 0.012296625823406 |
| γ \gamma γ | 0.001492483739052 |
| μ \mu μ | 0.008410009646738 |
| E(0) | 2.801840825482927e+07 |
5.3感染人数预测
通过以上模型和拟合过程，基于5.2中拟合出的参数，预测出接下来4年时间美国COVID-19感染人数，得到每日疫情预测情况。预测出的部分数据如表4所示。预测出的美国COVID-19疫情传播趋势如图Y轴为linear形式如图3所示，Y轴为log形式如图4所示。
表4-拟合数据
| 日期 | 现存确诊/人数 | 新增确诊/人数 | 总确诊/人数 |
|---|---|---|---|
| 2022-04-08 | 21791043 | 249395 | 87694573 |
| 2022-04-09 | 21824505 | 249487 | 87944060 |
| 2022-04-10 | 21857732 | 249582 | 88193642 |
| 2022-04-11 | 21890731 | 249679 | 88443321 |
| 2022-04-12 | 21923505 | 249777 | 88693098 |
| 2022-04-13 | 21956061 | 249879 | 88942977 |
| 2022-04-14 | 21988405 | 249982 | 89192959 |
| 2022-04-15 | 22020542 | 250087 | 89443046 |
| 2022-04-16 | 22052477 | 250195 | 89693241 |
| 2022-04-17 | 22084217 | 250304 | 89943545 |
图3-Y轴为linear
图4-Y轴为log
6.模型检验与分析
6.1可行性分析
（1） 模型假设总人口为常数是可行的。在短时间内，出生人口数和死亡人口数可忽略不计。使用2020年至今的数据预测接下来两年时间美国感染人数，总计4年时间，时间较短，人口数量起伏不大，可以忽略不计。
（2） 模型假设治愈后的人群具有免疫能力，康复后不会被感染是可行的。世界卫生组织曾公布康复者仍有可能二次感染，但这里的二次感染大多数是因为核酸检测和抗体检测的假阳性问题，对于完全康复的人群，其二次感染的可能几乎为0，所以可以假设康复人群具有免疫能力。
（3） 假设总人群分为易感人群、潜伏人群、感染人群和康复人群是可行的。美国没有实行严格的防疫措施，几乎没有任何隔离措施，另外美国人更注重自由，所以可以假设所有人都暴露在病毒之下。
6.2灵敏度分析
采用不同的参数结果不同，采用不同参数总确诊数增幅不同，如图5所示。从图中可以看出，beta越大，k越大，gamma越小，mu越小，则总确诊人数的增幅越大，总确诊人数越大。由图6可知，当beta和k增大到一定范围内，对确诊人数的影响较小，不同参数时总确诊人数相同。
图5-参数变化对美国COVID-19疫情传播的影响
图6- $ \beta $ 和 k k k 较大时对美国COVID-19疫情传播的影响
6.3模型精度
根据真实总感染人数和预测总感染人数计算误差，获取相对误差，2022年03月01至2022年03月10日的真实感染人数和预测感染人数如表5所示。
表5- 美国确诊人数预测结果表
| 日期 | 预测确诊 人数 | 实际确诊 人数 | 相对误差 |
|---|---|---|---|
| 2022-03-01 | 78264620 | 80807299 | 3.14% |
| 2022-03-02 | 78511957 | 80859204 | 2.90% |
| 2022-03-03 | 78759317 | 80913172 | 2.66% |
| 2022-03-04 | 79006701 | 80961171 | 2.41% |
| 2022-03-05 | 79254112 | 80999815 | 2.16% |
| 2022-03-06 | 79501550 | 81024985 | 1.88% |
| 2022-03-07 | 79749019 | 81053566 | 1.61% |
| 2022-03-08 | 79996518 | 81088326 | 1.35% |
| 2022-03-09 | 80244050 | 81129499 | 1.09% |
| 2022-03-10 | 80491618 | 81173942 | 0.84% |
从表5中可以看出，预测的部分数据误差在0.8%到3.2%之间，误差较小。
在进行拟合的150组数据中，误差范围在0-14.9%之间，平均相对误差为6.42%，拟合效果较好，且有充分的数据支撑，可以较好的模拟出美国COVID-19疫情传播趋势。
6.4误差分析和模型改进
在该模型中，预测的结果仍有平均6.42%的误差，可能是以下几个原因造成的：
(1) 考虑到病毒的不确定性，美国COVID-19新增确诊人数波动性较大，较难获取最佳拟合效果。
(2) 随着疫情的发展以及科学技术水平的不断提高，新冠疫苗问世，但是本模型没有考虑疫苗的作用，可以增加新的变量代表疫苗的预防效果。在疫苗的作用下，接种疫苗的人群感染概率较低，并不均为易感人群。
(3) 本模型使用的数据为近150天的数据，奥密克戎毒株在美国盛行，但未来产生的新变异毒株的传染性未知，可能和奥密克戎毒株差异较大。仅使用SEIR模型具有局限性，可考虑结合其他模型及拟合方法，例如 AI模型，获取更好的拟合效果和预测精度。
(4) 没有考虑隐形传播者，即尚未被确诊但实际上已经感染新冠病毒的混在健康者中的人群，这类人群有更高的感染系数，所以需要对潜伏者和感染者进行重新定义，包含隐形传播者。
(5) 忽略了潜伏期患者的传播风险，潜伏人群仍具有一定的传播风险，但在本模型中将其假设为无传染性。
(6) 没有考虑住院或隔离患者的传染性，隔离和住院感染者可接触到的人群较少，且有较好的防护措施，和普通感染者的感染系数不同。
7. 结论
在不进行附加干预措施的情况下，在2026年左右美国疫情传播将到达稳定阶段，所有COVID-19感染者将会被治愈或死亡，现存确诊较少，仅有 1000例左右，S,E,I,R均趋于稳定，但是此时感染者人数已超过美国总人口的2/3，死亡人数已超过200万人。所以，进行有效的预防措施和接种疫苗是有必要的。
如6.2.2所示 ，降低 β 、 k 、 γ 、 μ \beta、k、\gamma、\mu β、k、γ、μ，可以有效降低总确诊人数。
目前beta的值为0.014419668870111，gamma的值为0.001492483739052，最终确诊人数为2.6亿人，如果 β \beta β 能降低到0.01，最终确诊人数将降低到1.8亿人，可显著减少确诊人数。降低感染系数，首要的措施就是戴口罩，将易感人群和感染者隔离开。同时提高治愈率，这需要生物医学的发展以及政府的资金补助，当 γ \gamma γ 同时提高到0.01时，最终确诊人数将降到1.0亿，确诊人数显著减少。
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附录
附录1——使用的工具和软件
Python & MATLAB文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-415307.html
附录2——代码
| 附录2.1 |
|---|
| 简介: python爬虫获取美国COVID-19疫情感染人数 数据来源：https://www.worldometers.info/coronavirus/country/us/ 源码在get_data.py文件 运行后获取true data.csv文件 |
| 附录2.2 |
|---|
| 简介: matlab拟合参数及预测美国COVID-19疫情感染人数 完整导出数据以及绘图代码在predict.m文件 optimize.m 为 fmincon优化的目标函数 SEIR.m为SEIR模型函数 运行后获取predict data.csv文件、relative error.csv文件以及比较图 |
转载自基于SEIR模型对美国COVID-19疫情传播的预测和分析|易安的小窝
链接：https://jingblog.tech/2022/09/22/mei-guo-xin-guan-yi-qing-yu-ce/文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-415307.html
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