基于动态SEIR模型的小规模疫情预测

基于动态SEIR模型的小规模疫情数据预测研究可为目前社会各界的生活安排、工作规划等提供重要的参考依据。传统的SEIR模型中感染率是恒定的,但在新冠病毒传播情况下,接触率随时间而变化,进而预测结果受到影响。同时现有的大规模疫情数据受外界因素影响较大,传统的SEIR模型无法完全适用于复杂情况下的疫情预测,故提出一种基于动态的SEIR模型的预测方法。将接触率通过逻辑函数计算得出,对小规模疫情数据进行预测,该模型的构建与研究具有一定的应用价值。