1.問題的重述
2019年12月12日, 中國湖北省武漢市報告了一例病因不明的肺炎病例, 世界衛生組織將新型冠狀病毒感染的肺炎命名為新型冠狀病毒肺炎(corona virus disease 2019, COVID–19)。截至目前給中國人民帶來了十分嚴重的生命和財產損失。
新冠病毒的傳播特征為傳播速度快，輕癥、無癥狀者比例高，且輕癥、無癥狀者具有傳染能力。由于輕癥和無癥狀者不易通過就醫等途徑發現，使傳播途徑更加具有隱匿性，這就極易出現疫情被發現時已經出現了較長時間的社區傳播。為控制疫情盡快實現動態清零，盡早發現病毒攜帶者是一個關鍵問題。考慮疫情防控常態化需求，長期對一個地區的人員進行監測。可以采用抽取部分人員進行核酸檢測的方法，如何找到能盡快檢測出群體中是否存在新冠病毒攜帶者、盡少的檢測人次的監測方案是目前的研究熱點問題。
2.模型建立

3.模型求解
針對5萬人的高校，從一部分同學的共有屬性下手，大學生的活動是很有規律的，他們每天要按時分班級上課，所以我們就以班級來區分學生種群來進行核酸檢測抽樣。
假設學生只能在校園活動，活動范圍較小。所以當有一個病毒攜帶者出現在校園后，學校不作任何防控措施，開始的感染人數會急劇上升，但一段時間后病毒在校園內已經接近飽和了，感染人數也就上升得較慢了。

與無防范措施情況對比，針對此種情況，學生在班級的建制下，成群出動并且接觸時間較長。我們按班級進行分類將學生分為若干子群，在各子群中隨機找一個代表進行檢測，保證各班級不被病毒侵擾。

4.模型優點
考慮到了監控措施是一個人員篩減和動態系統的復雜建模問題，并通過監控群體來快速的尋找病毒攜帶者。找出關鍵點在于找出不同屬性人的群體，發現了從很多不同方向入手，比如按生活的人口密度劃分、每天接觸人次數量劃分、按行業或者班級劃分。提到問題是一個動態的仿真建模，而且通過運用概率學來進行模擬動態的一個過程。引入隨機數，進而實現一個概率學的動態系統仿真模擬。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数学建模之模型预测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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