一种新冠肺炎疫情传播预测方法

摘要

本发明公开了一种新冠肺炎疫情传播预测方法，主要解决现有疫情预测方法中的四个问题，即隔离措施影响、症状轻重程度影响、死亡患者和康复患者数据利用和模型参数具有时变性的问题。本发明的方法主要包括如下步骤：以天为单位获取新冠疫情传播数据；将收集到的数据进行人群分类，分为8个小群体；构建疫情传播动力学模型，逐一对每个小群体进行分析并得到微分方程；设计自适应动态参数拟合方法，通过神经网络的方法，对模型的参数进行拟合，且模型在预测的过程中具有自学习功能，能够根据预测的差值自动调整参数；该方法可以预测未来数天疫情感染人数、死亡人数和康复人数，并能根据预测误差进行自我修正，从而使对未来的预测更加适合实际情况。