基于SEIR模型分析相关干预措施在新型冠状病毒肺炎疫情中的作用_耿辉1
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第 41 卷 第 02 期
2020 年 04 月
暨南大学学报（自然科学与医学版）
Journal of Jinan University( Natural Science & Medicine Edition)
Vol. 41 No. 02
Apr. 2020
基于 SEIR 模型分析相关干预措施在
新型冠状病毒肺炎疫情中的作用
耿辉
1
， 徐安定
2
， 王晓艳
1
， 张勇
3
， 尹小妹
4
， 马茂
1
， 吕军
5
（1. 西安交通大学 第一附属医院 体检部，西安 710061；2. 暨南大学 附属第一医院 神经内科，广州 510630；3. 西安交通大学 第
一附属医院 国有资产办公室，西安 710061；4. 西安交通大学 第一附属医院 儿科，西安 710061；5. 暨南大学 附属第一医院临床
研究部，广州 510630）
［摘 要］ 目的：评价新型冠状病毒（2019-nCoV）肺炎疫情中相关干预措施的作用。方法：收集 2019-nCoV 疫情
数据，分析 2019- nCoV 的传播特点，利用 python 建立 SEIR 模型，加入潜伏期传染率、感染人群变化率等新参数，尝试
分析防控手段的有效性。结果：给出多种相关干预措施下疫情发展趋势的预测。模型显示，基于严格限制出行的
隔离措施能够减缓 2019-nCoV 发病曲线发展的趋势，使潜伏和感染人群的峰值降低 45. 71% 和 29. 90%，潜伏人群
数量较快到达群峰；模拟发现，本次疫情的拐点将出现在 3 月初，但对比 2019-nCoV 疫情实际数据，疫情拐点或将提
前出现。结论：2019-nCoV 肺炎疫情的防控措施是有效的，各地方政府应严格执行隔离制度，切断传播途径，巩固
成果，全力遏制 2019-nCoV 传播。
［关键词］ 新型冠状病毒； python； SEIR 模型； 干预效果
［中图分类号］ R183 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1000-9965（XXXX）XX - 0001 - 07
Analysis of the role of current prevention and control measures in the epidemic
of new coronavirus based on SEIR model
GENG Hui
1
， XU Anding
2
， WANG Xiaoyan
1
， ZHANG Yong
3
， YIN Xiaomei
4
， MA Mao
1
， Lü Jun
5
（1. Physical Examination center，the First Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University，Xi'an 710061，China；2. Department of
Neurology，The First Affiliated Hospital of Jinan University，Guangzhou 510630，China；3. State-owned Assets Office，First
Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University，Xi'an 710061，China；4. Pediatrics，the First Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong
University，Xi'an 710061，China；5. Department of Clinical Research，The First Affiliated Hospital of Jinan University，Guangzhou
510630，China.）
［
Abstract］ Objective：To evaluate the role of related interventions in the new coronavirus pneumonia
（2019-nCoV）epidemic. Methods：By collecting 2019-nCoV epidemic data， analyzing the transmission
characteristics of 2019-nCoV，using python to build a SEIR model，adding new parameters such as the
［收稿日期］ 2020 - 02 - 08
［基金项目］ 国家社会科学基金一般项目（16BGL183）；陕西省软科学研究计划一般项目（2017KRM211）；西安交通大学第一附属医院院基金
（2019RKX-05）
［作者简介］ 耿辉（1984－），男，工程师，研究方向：健康大数据，E-mail：165313459@qq.com
通讯作者：吕军，男，博士，特聘研究员，研究方向：临床大数据挖掘，E-mail：lyujun2019@163.com；马茂，男，博士，教授，研究方
向：健康管理，E-mail：mamao2007@163.com
开放科学标识码
( OSID)
• 新冠肺炎（N CP）防治专栏
网络首发时间：2020-02-17 16:29:17
网络首发地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/44.1282.n.20200214.1318.002.html
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