非齊次Hawkes模型在傳染病實時預測中的應用

作者：鄧雪凌

摘要：了解疾病的傳播規律,判斷感染規模對公共衛生決策具有重要的意義。現有研究多采用SIR模型為基本框架,基于分支過程的研究較少。本文基于廣東省2020年新冠肺炎確診病例數據建立非齊次Hawkes點過程模型,分別采用前50%和前75%的數據對后續感染人數進行預測,并將預測結果與齊次Hawkes模型的結果進行比較。結果顯示模型準確度較高,非齊次Hawkes模型的預測結果比齊次Hawkes模型更加理想。基于條件強度的隨機過程模型還可以用于建立疾病監測與預警機制。

發文機構：山東大學經濟學院

關鍵詞：NHH模型分支過程EM算法實時預測公共衛生

分類號： R563.1[醫藥衛生—呼吸系統]R181.8[醫藥衛生—內科學]