COVID-19智能体模型及城市疫情封控措施评价研究
Computer Engineering and Applications（2022）
Abstract
国内新冠肺炎(COVID-19)疫情平稳后,外来输入携带病毒的人与货物可能导致国内出现疫情小幅反弹.针对各地疫情反弹后城市采取封控措施的尺度对城市运行的影响问题,结合多智能体仿真、复杂网络模型中的小世界网络与GIS技术,构建了COVID-19城市空间智能体模型,通过马尔科夫蒙特卡洛方法(Markov chain Monte Carlo,MCMC)率定了模型的关键参数.利用该模型,对某市二次疫情进行模拟,采用不同空间尺度(社区封控、区县封控)的封控措施对疫情在空间上扩散范围和数量上增长情况的影响程度进行分析.研究结果表明,出现感染者后前3～5天是封控的最佳时机.社区封控对缩小疫情空间扩散范围和降低感染者数量增幅,在单点爆发与多点散发两种模式下效果基本相似,因此适合应对单点爆发模式.区县封控应对多点散发效果更好.结合分析结果为疫情出现反弹后封控措施制定提出建议.
MoreAI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined