疫情 建模 新冠肺炎疫情建模

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兰州大学的全球疫情预测系统,究竟是个什么样的系统?

被钟南山院士两次点赞上了热搜的兰州大学“新冠肺炎灶毕咐疫情全球预测系统”究竟是个什么来头？接种疫苗对全球新冠疫情的影响会有什么样的预测结论？记者走进以黄建平教授为首席专家的兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心，倾听中心主任黄建平教授一一回应。“去年年初新冠肺炎疫情发生后，我们无法像医护人员那样冲在一线抢救生命，于是就想着用我们的专业知识做出兰大贡献，做出甘肃贡献！”黄建平说。研究团队利用30年来在统计—动力数值天气预报方法方面的技术专长和优势，综合考虑环境温度、湿度、人口密度及疫情防控措施等关键因素对疫情传播的影响，以及疫情在全球蔓延的复杂情况，按逐个国家建模，经反复测试，最终形成了完全具有自主知识产权的“新冠肺炎疫情全球预测系统”。这项跨学科知识融合的创新性成果不仅是第一个全球疫情预测系统，同时也是目前世界上唯一一个坚持做全球疫情预测的系统。

以黄建平教授为首席专家创建的全球第一家“新冠肺炎疫情全球预测系统”正式发布（发布网址：http://covid-19.lzu.edu.cn/），旨在科学预测疫情发展，为战略研判疫情态势、采取有效防控隐纯手段提供科学依据。系统数兆自上线以来，对全球有疫情数据的190多个国家进行了未来一日、一月以及两个季度的新冠疫情预测，每10天更新一次预测数据。该系统基于实时更新的流行病数据，对于每个国家的逐日和季节性新增新冠肺炎病例数进行可靠预报。第一版使用了改良的SIR流行病模型，该模型结合了全球真实流行病数据，同时考虑气象因素和隔离措施对于COVID-19传播的影响。第二版使用了更复杂的SEIR模型，同时考虑社区解封时间及市民自我隔离对疫情发展的影响，并利用EEMD-ARMA方法对预测结果进行修正，以得到更优的预测效果。“第三版、第四版的‘新冠肺炎疫情全球预测系统’，我们将会做成全球流行病学预测系统。”黄建平说。

预测结果与发展趋势较为一致,系统对北京新发地突发疫情的预测结果表明，北京小规模疫情暴发实际新增335人，预测新增310人。由于北京在第一时间内采取了严格的管控措施，迅速降低了感染率，避免了疫情的大规模暴发。除开始的小高峰，疫情发展趋势与预测较为一致，显示了系统较好的预测能力，能够为研判疫情态势、采取有效防控手段提供一定的科学依据。在“广州实验室科技助力基层疫情防控万里行”启动活动上，广州实验室主任、中国工程院院士钟南山现场解答多个公众关注的疫情防控问题，其中，兰州大学研发的“新冠肺炎疫情全球预测系统”，再次获得钟南山院士“点赞”。钟南山说“兰州大学开发的新冠疫情预测相当可靠”“对北京新发地疫情的预测相当不错”，在政府的强力干预下，吉林、河北、黑龙江的疫情将在2月上旬基本控制。假如没有采取严格的防控措施，黑龙江2月底将有13万人感染，河北2月底将有12万人感染，充分证明了我国政府采取的防疫措施的高效性。钟南山院士就北京发生的聚集性疫情接受媒体采访时，引用了兰州大学“新冠肺炎疫情全球预测系统”的数据，这是他第一次对该系统公开表示肯定。

预测条件是：从开始的60天内分别给全球10%、30%、50%、70%的人接种新冠疫苗，且每天接种疫苗的人数逐步增加，同时假设接种疫苗的人将获得永久免疫。

预测结论是：

在不接种疫苗的情况下，全球每日新增病例数将稳步下降。然而，如果给全球10%、30%、50%、70%的人接种新冠疫苗后，全球每日新增病例数下降速度逐步加快，但并不能完全控制疫情。因此，积极有效的隔离措施和及时普遍的接种疫苗才是控制疫情的最佳方案。

“根据预测，全世界70%的人接种疫苗后，对疫情控制会有一定成效；如果只打疫苗，没有防控措施，疫情不会停止传播。所以，防控措施是长期的。”黄建平说。

2023年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛ABC题怎么分析?

2023年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛ABC题的分析：

A题疫苗生产问题思路。

第一问确定答案，其他题思路新冠肺炎肆虐全球，给世界带来了深重的灾难。各国为控制疫情纷纷研发新冠疫苗。假定疫苗生产需要经过CJ1工位、CJ2工位、CJ3工位以及 CJ4工位等4个工艺流程。

每个工艺流程一次性均能处理100剂疫苗，这100剂疫苗装进一个加工箱一起送进工位的设备进行处理。而且，只有按照CJ1-CJ2-CJ3-CJ4的顺序在4个工位都进行了加工以后，才算完成生产。

为防止疫苗包装出现混乱，某疫苗生产公司生产部门规定，每个工位不桐陆能同时生产不同类型的疫苗，疫苗生产不允许插队。

即进入第一个工位安排的每类疫苗的生产顺序一旦确定就要一直保持不变，而且前一种类型的疫苗离开某个工位后，后一种类型的疫苗才能进入这个工位。

B题消防救援问题赛题思路。

赛题描述

随着我国经济的高速发展，城市空间环境复杂性急剧上升，各种事故灾害频发，安全风险不断增大，消防救援队承担的任务也呈现多样化、复杂化的趋势。对于每一起出警事件，消防救援队都会对其进行详细的记录。

问题1：

将每天分为三个时间段（0:00-8:00为时段Ⅰ，8:00-16:00为时段Ⅱ，16:00-24:00为时段Ⅲ），每个时间段安排不少于5人值班。

假设消防队每天有30人可安排值班，请根据附件数据，建立数学模型确定消防队在每年2月、5月、8月、11月中第一天的三个时间段各应安排多少人值班。

问题2：

以该地2023年1月1日至2023年12月31日的数据为基础，以月份为单位，建立消防救援出警次数的预测模型。

以2023年1月1日至2023年12月31日的数据作为模型的验证数据乱扒集，评价模型的准确性和稳定性，并对2023年各月份的消防救援出警次数进行预测。

问题3：

依据7种类别事件的发生时间，建立各类事件发生次数与月份关系的多种数学模型，以拟合度最优为评价标准，确定每类事件发生次数的最优模型。

问题4：

请建立数学模型，分析该地区2023-2023年各类事件密度在空间上的相关性，并且给出不同区域相关性最强的事件类别（事件密度指每周每平方公里内的事件发生次数）。

问题5：

请建立数学模型，分析局陪顷该地各类事件密度与人口密度之间的关系（人口密度指每平方公里内的人口数量）。

问题6：

目前该地有两个消防站，分别位于区域J和区域N，综合考虑各种因素，建立数学模型，确定如果新建1个消防站，应该建在哪个区域？

如果在2023-2029年每隔3年新建1个消防站，则应依次建在哪些区域？

思路：

基本和国赛的消防救援题差不多，还简单一点，属于路径优化问题。

C题数据驱动的异常检测与预警问题赛题思路。

题目描述

推动生产企业高质量发展，最根本的底线是保证安全、防范风险，而生产过程中产生的数据能够实时反映潜在的风险。

某生产企业某日00:00:00-22:59:59由生产区域的仪器设备记录的时间序列数据（已经进行数据脱敏），本题未给出数据的具体名称，这些数据可能是温度、浓度、压力等与安全密切相关的数据。

建立数学模型，完成以下问题：

问题1：

给出的数据都可能存在波动，且所有波动都在安全值范围内。有些波动可能是正常性波动，例如随着外界温度或者产量变化的波动，或者可能是传感器误报。

这些波动具有规律性、独立性、偶发性等特点，并不能产生安全风险，我们视为非风险性异常，不需要人为干预；有些波动具有持续性、联动性等特点。

这些异常性波动的出现是生产过程中的不稳定因素造成的，预示着可能存在安全隐患，我们视为风险性异常，需要人为干预、分析和评定风险等级。

请建立数学模型，给出判定非风险性异常数据和风险性异常数据的方法。

问题2：

结合问题1的结果，建立数学模型，给出风险性异常数据异常程度的量化评价方法，要求使用百分制（0-100分）对每个时刻数据异常程度进行评价（分值越高表示异常程度越高）。

应用所建立的模型和附件1的数据，找到数据中异常分值最高的5个时刻及这5个时刻对应的异常传感器编号，每个时刻只填写5个异常程度最高的传感器编号，异常传感器不足5个则无需填满。

如果得分为0，可以不用填写异常传感器编号，并给出数学模型对所得结果进行评价。

思路：

经典的异常分析问题，异常数据一般可以用机器学习的方法做，常用的聚类。

kmeans、dbscan、决策树、孤立深林、LSTM，以上模型都可以套用进来。

易车姜安琦:以数据为核心驱动传播变革|中国汽车重庆论坛

6月13日至14日，由中国国际贸易促进委员会汽车行业委员会和重庆国际汽车展览会组委会共同主办的2023中国汽车重庆论坛与重庆国际车展同期举行。

本次论坛以“凤凰涅槃——在挑战中成长的中国汽车工业”为主题，针对汽车行业巨变之下媒体的应对与自我变革，易车公司高级副总裁姜安琦先生进行了“以数据为核心驱动传播变革”的主题演讲。

姜安琦表示，汽车行业从2023年开始的变革，不仅仅是优胜劣汰，同时也蕴含着新的机遇。而这些市场环境的变化与技术的创新，也促进着媒介的变革发展。

应对最新的融合时代，媒体应当具备数据整合、内容生产和场景融合的能力，做到用户数据的融合贯通、“千人万面”的高效内容生产和线上线下的联动。这个过程中，谁能更好地整合所有触点，谁就能实现传播效率和效果的最优化。

在这个探索过程中，易车也利用自身的数据能力、技术能力为主机厂赋能营销，在疫情严峻的时期，通过新技术能力，提升线上营销的效果和用户的内容体验。

姜安琦最后说到：“建立真正深度的用户行为挖掘能力，才是所有行业最需要去完成的营销‘新基建’。”

以下为演讲实录：

从2023年开始，汽车行业经历了从销量闪崩、优胜劣汰，到持续疲软、持续淘汰的变化，2023年新冠肺炎疫情的突如其来，为车市带来大波动、大调整的同时，也蕴含着新的机遇。

在这种变革中，大家都在寻求更为有效的营销方式来应对危机，但其实在越来越激烈的市场竞争格局下，如何进行底层建设、回归本质、健全自身机体，才是所有人最应当思考的问题。

6月6日，易车迎来了20岁生日，在过去的20年里，易车也见证了媒介的四个变化阶段：PC互联网的1.0集中式、移动互联网兴起的2.0碎片式、移动端使用时长增加的3.0场景式、以及去年开始的4.0融合式。

从1.0到4.0的变化，也意味着用户在移动端花费越来越多的时间，同时出现越来越多的细分场景。而在不同的场景之下，如何做对的事情，让媒介传播和用户获取都达到最高效率，是每一个媒体从业者都在探索的。

媒体应当如何应对新的融合时代？应具备3点能力：数据挖掘、内容生产、场景融合。

首先是数据挖掘能力。

过去，我们对用户的行为认知停留在用户标签上，即用户看了关于汽车的文章，就会被打上“汽车”的标签。但实际上，中国7亿网民中，拥有这样标签的用户达到了1.5亿，而他们并不都是潜在的车主。

因此，以往简单的标签对我们真正做营销，无论是内容分发还是广告投放，都没有实际的意义。尤其是购买汽车这样的高客单价、高价值的猜数碰消费行为，用户行为都是反复、多次、高频和深入的，因此更需要一个综合的“标签”来定义用户。

这也就为媒体在融媒体时代提出了新的考验，谁能够真正打通这些标签，谁才能真正做到用户数据在不同场景的融合。

因此，易车建立了“数据魔方”，将用户、车型、内容等不同维度的数据融合贯通，从而对用户的每一次行为作出判断，既能帮助用户更快地寻找到真正适合他的车型，同时也能为品牌方寻找到最接近成交的用户。

其次，是内容生产能力。

拥有用户数据之后，需要的就是产生内容。用户规模的扩大，也对毕游内容需求提出了多样性的要求，既可能是车型口碑、长图解析，也可能是游记和视频。这样多样、个性化的内容需求，对媒体的内容生产能力和效率都带来了的巨大的挑战。

为了解决这个问题，易车尝试将新技术应用于内容生产。穗谈

例如3月疫情严峻时期，易车通过AR、VR等科技手段，实现了一场超越空间和地理位置的线上新车发布会，在三个城市的不同场景之下，通过虚拟现实技术，实现了内容的集成，1小时观看量超过了80万人。

另一方面，易车公司也建立了一个“智能编辑部”来完成日常的内容产生。通过AI机器建模，可以实现每天生产6000分钟短视频和4500篇图文内容的能力，一个新车解读短视频，只需要1分钟的时间就可以自动生成。

媒体只有具备这样的能力，才能高效地满足“千人万面”个性化内容的生产。

最后，是场景融合能力。

将线上和线下的场景融合，通过线上参与带动线下，最后形成强大的互动氛围，实现销量的转化。

5月，易车尝试了一场百店万人同屏的团购，联动100家经销商门店，通过线上和线下的无缝联动，实现了销量的突破。这个过程中，通过场景的融合，将线上的获客引导至线下活动，之后再回到线上的用户池中。同时在这个过程里，厂家也可以根据销量的变化，不断地加码优惠政策，进行动态调整。最终的结果，是收获了4396台订单，远超2987台的订单目标。

未来，易车还将从对用户数据的分析中洞察车市增长的新趋势，从而把握住市场的每一次机会。

例如今年易车提前通过数据分析预判出5月车市的“小阳春”，从而联合贸促会和多家车企共同启动了“鲨价购车季”活动，通过线上线下联动，将易车、主机厂和经销商三端打通，进行直播互动，最终实现了超过46亿元成交额的效果。

因此，建立真正深度的用户行为挖掘能力，这是我们最需要去完成的，也是迫在眉睫的任务。

希望以上的演讲对大家有所帮助，谢谢大家。

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