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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种基于年龄结构的疫情风险研判方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115831387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211398542.X，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种基于年龄结构的疫情风险研判方法和系统是由史本云;王维跃设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于年龄结构的疫情风险研判方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于年龄结构的疫情风险研判方法及系统，模块包括：疫情传播模型构建模块：用于根据疫苗接种率、疫苗接种效益、感染率、潜伏期、有症状的概率的缩小系数、发现期、发现期延长率，建立微分动力学方程组，以构建疫情传播模型。各年龄组之间的接触频率构建模块：考虑年龄结构对传播的影响，在不同环境设置下构建各年龄组之间的接触频率，将其加入疫情传播模型。基本再生数计算模块：利用下一代矩阵法分别计算其基本再生数R0。疫情风险研判模型的敏感性分析模块：对疫情风险研判模型进行敏感性分析，研究疫苗接种率、有症状的概率的缩小系数、发现期延长率对整个传播过程的影响。本发明有助于分析了多种因素以及年龄结构对疫情传播风险的影响。

本发明授权一种基于年龄结构的疫情风险研判方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于年龄结构的疫情风险研判方法，其特征在于，包括： 步骤S1：根据疫苗接种率、疫苗接种效益、感染率、潜伏期、有症状的概率的缩小系数、发现期和发现期延长率，建立微分动力学方程组作为疫情风险研判模型； 定义接种疫苗的易感染者的感染率会降低； 定义已接种疫苗的潜伏者，其变为有症状感染者的概率会降低； 定义在潜伏者转化为无症状感染者后，由于未能表现出明显症状，被发现的时间会延长； 步骤S2：考虑年龄结构对传播的影响，在不同环境设置下构建各年龄组之间的接触频率，将其加入疫情传播模型，步骤包括： 步骤S21：构建特定环境中的各年龄组人群之间的接触频率； 步骤S22：根据不同环境下的权重，合成各个环境下各个年龄组在不同环境下的总的接触频率； 步骤S23：在微分动力学方程组的基础上，将接触频率因素加入疫情传播模型； 步骤S3：计算疫情风险研判模型的基本再生数，步骤包括： 步骤S31：根据微分动力学方程组，计算无病平衡点； 步骤S32：利用下一代矩阵法计算加入年龄结构的疫情传播模型的基本再生数R0； 步骤S4：对疫情风险研判模型进行敏感性分析，研究疫苗接种率、有症状的概率的缩小系数、发现期延长率对整个传播过程的影响，步骤包括： 步骤S41：改变疫苗接种率的取值，仿真分析处于感染者状态的人数随时间变化的情况； 步骤S42：改变成为有症状的概率的缩小系数的取值，仿真分析处于感染者状态的人数随时间变化的情况； 步骤S43：改变发现期延长率的取值，仿真分析感染者状态的人数随时间变化的情况； 步骤S1中的微分动力学方程组为： 1 其中： 表示易感染者，表示未接种的潜伏者，表示已接种的潜伏者，表示未接种的无症状感染者，表示已接种的无症状感染者，表示未接种的有症状感染者，表示已接种的有症状感染者，表示被隔离者和恢复者的总人数； 表示整个人群总人数，； 表示疫苗未接种的概率，表示感染率衰减强度，表示感染率，表示潜伏者变为无症状感染者的概率，表示潜伏期，表示有症状的概率的缩小系数，表示发现期恢复期，表示发现期延长率； 步骤S21：构建特定环境中的各年龄组之间的接触频率： 家庭环境中的各年龄组之间的接触频率： 2 其中：i和j分别表示第i年龄组和第j年龄组，表示家庭环境，表示第i年龄组中接触家庭环境中的人的个数，Ni表示第i年龄组的人数，表示个体η所属的家庭大小，表示与家庭环境中属于第j年龄组的人的接触，表示克罗内克函数Kroneckerdeltafunction； 按照公式2的方法，分别计算学校环境S’、工作场所环境W和其它环境O中的各年龄组之间的接触频率； 步骤S22：根据不同环境下的权重，合成一个总的接触频率： 3 表示对应环境的权重； 步骤S23：在公式1的基础上，将年龄结构加入疫情传播模型： 4 其中：i和j分别表示第i年龄组和第j年龄组。

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