基于SEIR传染病模型的高校学生返校时间预测算法

摘要

2020年春季,因新型冠状病毒(2019-nCoV)的爆发,全国所有高校均推迟学生的返校日期.预测高校学生返校日期有利于高校提前部署学生返校工作,保证高校春季开学的正常运行,具有重要的意义.由2019-nCoV引发病毒性肺炎的病例被证实具有极强的传染性.因此,本文结合我国实行了有效的隔离管控措施的实际情况,修正了传染病模型SEIR模型(称为SEIR+模型),模拟2019-nCoV引发的病毒性肺炎患者、疑似患者人数的变化趋势;通过分析全国各地患者人数的变化,预测我国高校学生返校时间.实验部分显示,修正后的传染病模型SEIR+对疫情的理论估计与我国实际情况较为符合,基于SEIR+的高校学生返校时间预测具有一定的参考价值;同时证实了有效的隔离管控措施对疫情的控制具有重要作用.