林仁华，徐文品，李涵通，徐 卉

（南京审计大学 金审学院，江苏 南京 210023）

0 引言

2020 年,欧洲和美国的新冠肺炎疫情暴发。 由于这些国家采取了消极的抗击疫情政策——自然免疫法,病毒传播速度极快,导致疫情在这些国家大规模暴发。 截至2020 年11 月27 日,美国新冠肺炎累计确诊病例超过1 300 万例,累计死亡264 624 例,是全球累计确诊病例数和累计死亡病例数最多的国家。 随着国际新冠病毒感染人数不断增加,国内防疫压力不断增大,并且随着秋冬季节的来临,国内不断有地区也出现或零星或聚集性病例。 目前查找密接人员的工作主要还是靠大数据筛查和各单位登记筛查。

本系统以美国新冠肺炎疫情发展为研究对象,分析美国各地区疫情病例发展现状,并通过Logistic 模型建模,分析预测美国新冠肺炎发展趋势［1］。

1 研究现状

随着2019 年国内疫情暴发到全球大规模暴发,国内和国外许多学者都进行了预测分析。 匡征凌、匡远凤等人通过构建传染病动力学SEIR 模型对日韩新型冠状病毒肺炎疫情预测分析出日韩当前疫情发展情况和拐点日期。 陈茜茜等［2］用试验试件钠膜厚度与试验试件表面粘钠量、350℃钠密度、试验试件粘钠表面积对意大利新型冠状病毒肺炎疫情进行多次拟合预测分析。 王志心等［3］采用数学建模,通过机器学习,对国内各省预测分析,能够准确预计各省最终确诊人数所占比例。 丁中兴等［4］考虑隔离措施之后构建SEIAQR 模型动力学模型对湖北省武汉市的发病人数及死亡人数进行预测分析,能够准确地预测疫情趋势。……