文件名称：disease_spread：cv19的python建模
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更新时间：2024-03-02 20:54:48
Python
COVID病例预测 在撰写本文时，由于COVID-19仍然在英国肆虐，几乎所有人口都处于严密的*之下。 该项目旨在预测可能会逐渐安全地放松旅行限制的大概日期。 该项目将英国COVID19每日病案率I（t）建模为以下形式的指数过程 1： 将参考日病案率I 0和生长常数m作为要建模的参数。 假设一旦每日病例下降到每天1000个新病例的任意阈值以下，锁定就会神奇地结束。 每日个案数据 这是可公开访问的英国*数据源，为 。 可以在找到“标本案例”数据的机器可读，可代码集成的api调用。 R的派生 公式1等效于以下关系式，其中包含指数增长问题的再生因子R公式，其中 2： 实际上，一个人在整个疾病中不太可能具有同等的感染力，并且会表现出随时间变化的“传染性”曲线。 在这里可以忽略这一点，并假设一个统一的传染期τ= 14天，在此期间，一个人同样有可能传播该疾病。 实际上，这假设是大礼帽（或