《基于非線性發(fā)生率下SEIQR-SARIMA模型對手足口病的預測》

《基于非線性發(fā)生率下SEIQR-SARIMA模型對手足口病的預測》一、引言手足口病是一種常見的兒童傳染病，近年來在我國廣泛流行，其發(fā)病原因、傳播途徑及治療措施一直備受關(guān)注。為了更好地掌握手足口病的流行規(guī)律，提高預防與控制水平，本文提出了一種基于非線性發(fā)生率下的SEIQR-SARIMA模型，旨在預測手足口病的發(fā)病率和流行趨勢。二、SEIQR模型簡介SEIQR模型是一種傳染病動力學模型，它根據(jù)疾病傳播過程的特點，將人群分為易感者（Susceptible）、暴露者（Exposed）、感染者（Infectious）、隔離者（Quarantined）和康復者（Recovered）五個群體。該模型可以定量描述疾病的傳播過程和流行趨勢，為預防和控制傳染病提供科學依據(jù)。三、非線性發(fā)生率的應用在傳統(tǒng)的SEIQR模型中，發(fā)生率通常被假設(shè)為線性的。然而，在實際的疾病傳播過程中，發(fā)生率往往受到多種因素的影響，呈現(xiàn)出非線性的特點。因此，本文在SEIQR模型中引入了非線性發(fā)生率的概念，以更準確地描述疾病的傳播過程。非線性發(fā)生率考慮了人群中個體間的相互作用、環(huán)境因素、社會行為等多種因素對疾病傳播的影響。通過引入非線性發(fā)生率，可以更準確地反映疾病的傳播規(guī)律和流行趨勢，為預防和控制手足口病提供更科學的依據(jù)。四、SARIMA模型簡介SARIMA（季節(jié)性自回歸移動平均模型）是一種常用的時間序列分析方法，可以用于預測具有季節(jié)性特點的數(shù)據(jù)。在手足口病的預測中，SARIMA模型可以充分利用歷史數(shù)據(jù)，分析手足口病發(fā)病率的季節(jié)性變化規(guī)律，為預測未來發(fā)病率提供科學依據(jù)。五、SEIQR-SARIMA模型的構(gòu)建與應用本文將SEIQR模型與非線性發(fā)生率相結(jié)合，構(gòu)建了SEIQR-SARIMA模型。該模型首先通過SEIQR模型描述手足口病的傳播過程和流行趨勢，然后利用SARIMA模型對歷史數(shù)據(jù)進行分析和預測。在應用方面，本文以某地區(qū)的手足口病發(fā)病率數(shù)據(jù)為例，采用SEIQR-SARIMA模型進行預測。首先，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和疫情情況，確定模型的參數(shù)和初始條件；然后，利用SEIQR模型模擬疾病的傳播過程和流行趨勢；最后，利用SARIMA模型對未來一段時間內(nèi)的手足口病發(fā)病率進行預測。六、結(jié)果與討論通過對比實際數(shù)據(jù)與SEIQR-SARIMA模型的預測結(jié)果，發(fā)現(xiàn)該模型可以較好地描述手足口病的傳播過程和流行趨勢，并對未來發(fā)病率進行較為準確的預測。這為預防和控制手足口病提供了科學依據(jù)，有助于制定更為有效的防控策略。然而，需要注意的是，SEIQR-SARIMA模型在實際應用中仍需考慮多種因素的影響，如人口結(jié)構(gòu)、社會行為、環(huán)境變化等。因此，在應用該模型時，需要結(jié)合實際情況進行參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化，以提高預測的準確性和可靠性。七、結(jié)論本文提出的基于非線性發(fā)生率下的SEIQR-SARIMA模型可以有效地描述手足口病的傳播過程和流行趨勢，并對未來發(fā)病率進行較為準確的預測。這為預防和控制手足口病提供了科學依據(jù)，有助于制定更為有效的防控策略。然而，在實際應用中仍需考慮多種因素的影響，需要不斷優(yōu)化和完善模型，以提高預測的準確性和可靠性。八、模型深入探討基于非線性發(fā)生率下的SEIQR-SARIMA模型在描述手足口病傳播和預測上表現(xiàn)出的優(yōu)越性，其實有著深刻的數(shù)學和生物學背景。SEIQR模型是一個流行病學模型，其五個狀態(tài)（易感者S、暴露者E、感染者I、隔離的感染者Q、恢復者R）不僅反映了個體在不同時間點上的疾病狀態(tài)，同時也能夠模擬疾病的傳播動態(tài)。而SARIMA模型則是一種時間序列預測模型，其結(jié)合了自回歸積分移動平均（ARIMA）模型與季節(jié)性因素，可以有效地處理具有時間依賴性和季節(jié)性變化的數(shù)據(jù)。在非線性發(fā)生率下，SEIQR模型能夠更真實地反映疾病傳播的復雜性。因為疾病的傳播往往不是線性的，而是受到多種因素的影響，如人口流動、社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、個體行為等。這些因素導致疾病傳播的動力學具有非線性特性。在模型中引入非線性發(fā)生率，能夠更好地反映這些因素對疾病傳播的影響。九、影響因素分析在實際應用中，影響手足口病傳播的因素是多方面的。除了人口結(jié)構(gòu)，社會行為和環(huán)境變化等宏觀因素外，還包括微觀層面的個體差異，如年齡、性別、健康狀況、免疫水平、個人衛(wèi)生習慣等。這些因素都可能影響個體對疾病的易感性、感染后的病程以及恢復速度等。因此，在應用SEIQR-SARIMA模型時，需要考慮這些因素的影響，通過收集更多的數(shù)據(jù)和進行更深入的研究來更好地理解這些因素對疾病傳播的影響。十、模型優(yōu)化與改進盡管SEIQR-SARIMA模型在描述手足口病傳播和預測上表現(xiàn)出較好的效果，但仍需進一步優(yōu)化和改進。首先，可以通過收集更全面的數(shù)據(jù)來提高模型的準確性。這包括更詳細的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、社會行為數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等。其次，可以進一步研究非線性發(fā)生率下的SEIQR模型的參數(shù)估計方法，以提高參數(shù)的準確性和可靠性。此外，還可以結(jié)合其他模型或方法，如網(wǎng)絡(luò)模型、機器學習方法等，來進一步改進模型。十一、實際應用與反饋SEIQR-SARIMA模型在預防和控制手足口病中的應用具有重要意義。通過該模型，可以預測未來一段時間內(nèi)的手足口病發(fā)病率，為制定防控策略提供科學依據(jù)。同時，還需要注意收集實際數(shù)據(jù)與模型預測結(jié)果的對比分析，及時反饋模型的預測效果和準確性。根據(jù)實際應用的反饋，不斷調(diào)整和優(yōu)化模型參數(shù)，以提高模型的預測能力和可靠性。十二、總結(jié)與展望本文提出的基于非線性發(fā)生率下的SEIQR-SARIMA模型在描述手足口病的傳播過程和流行趨勢以及預測未來發(fā)病率方面表現(xiàn)出較好的效果。然而，仍需考慮多種因素的影響并進行參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化。未來研究可以進一步深入探討該模型的應用和優(yōu)化方法，以提高預測的準確性和可靠性。同時，還需要關(guān)注新的研究方法和技術(shù)的出現(xiàn)，如人工智能、大數(shù)據(jù)等在疾病預測和控制中的應用，為預防和控制手足口病提供更多的科學依據(jù)和手段。十三、模型改進與擴展在非線性發(fā)生率下的SEIQR-SARIMA模型基礎(chǔ)上，我們可以進一步探索模型的改進與擴展。首先，可以考慮引入更多的外部變量，如氣候因素、社會經(jīng)濟狀況、衛(wèi)生資源分布等，以更全面地反映手足口病的傳播和流行趨勢。其次，可以嘗試使用更復雜的非線性發(fā)生率函數(shù)，以更好地描述疾病的傳播機制和影響因素。此外，還可以結(jié)合其他先進的模型或方法，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型、深度學習等，以進一步提高模型的預測能力和準確性。十四、考慮季節(jié)性和空間因素手足口病的發(fā)病率往往具有一定的季節(jié)性和空間分布特征。因此，在SEIQR-SARIMA模型中，我們可以考慮引入季節(jié)性因素和空間因素，以更準確地描述手足口病的傳播和流行趨勢。具體而言，可以引入季節(jié)性自回歸積分滑動平均模型（SARIMA）的季節(jié)性成分，以及地理信息系統(tǒng)（GIS）的空間分析方法，以實現(xiàn)對手足口病發(fā)病率的時空預測。十五、多尺度分析與預測除了對整體的手足口病發(fā)病率進行預測外，我們還可以進行多尺度的分析與預測。例如，可以針對不同地區(qū)、不同年齡段、不同性別等人群進行細致的預測和分析，以便制定更加精準的防控策略。此外，還可以根據(jù)不同時間尺度的需求，進行短期、中期和長期的預測，以滿足不同決策者的需求。十六、模型驗證與實證研究為了驗證SEIQR-SARIMA模型的準確性和可靠性，我們可以進行一系列的實證研究。首先，可以收集歷史數(shù)據(jù)，將模型預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)進行對比分析，以評估模型的預測能力。其次，可以針對不同地區(qū)、不同時間段的數(shù)據(jù)進行實證研究，以驗證模型的適用性和泛化能力。此外，還可以通過模擬實驗等方法，進一步探討模型的性能和局限性。十七、模型在防控策略中的應用基于SEIQR-SARIMA模型的預測結(jié)果，我們可以為手足口病的防控策略提供科學依據(jù)。具體而言，可以根據(jù)預測結(jié)果，提前制定針對性的防控措施，如加強宣傳教育、提高疫苗接種率、加強醫(yī)療資源調(diào)配等。同時，還可以根據(jù)模型的預測結(jié)果，及時調(diào)整防控策略，以應對手足口病的傳播和流行。十八、總結(jié)與未來展望總之，基于非線性發(fā)生率下的SEIQR-SARIMA模型在預防和控制手足口病中具有重要意義。通過不斷改進和優(yōu)化模型，引入更多的外部變量、考慮季節(jié)性和空間因素、進行多尺度分析與預測等手段，可以提高模型的預測能力和準確性。同時，結(jié)合實證研究和防控策略的應用，可以為手足口病的防控提供更多的科學依據(jù)和手段。未來，隨著新的研究方法和技術(shù)的出現(xiàn)，如人工智能、大數(shù)據(jù)等在疾病預測和控制中的應用，我們將有望進一步提高手足口病的防控效果和醫(yī)療水平。十九、模型參數(shù)的優(yōu)化與調(diào)整在非線性發(fā)生率下的SEIQR-SARIMA模型中，參數(shù)的優(yōu)化與調(diào)整是確保模型準確性的關(guān)鍵步驟。這包括對模型的初始參數(shù)進行設(shè)定，以及在模型運行過程中根據(jù)實際情況進行參數(shù)的調(diào)整和優(yōu)化。通過不斷迭代和優(yōu)化模型參數(shù)，我們可以更準確地反映手足口病的傳播規(guī)律，提高模型的預測精度。二十、考慮其他影響因素的模型擴展除了基本的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和疾病傳播規(guī)律，手足口病的傳播還可能受到其他多種因素的影響，如氣候、環(huán)境、社會經(jīng)濟狀況等。為了更全面地反映這些影響因素，我們可以對SEIQR-SARIMA模型進行擴展，引入更多的外部變量，以更準確地預測手足口病的傳播情況。二十一、模型預測的不確定性分析在進行模型預測時，我們需要考慮到各種不確定性因素，如數(shù)據(jù)采集的誤差、模型參數(shù)的不確定性、外部環(huán)境的變化等。通過對這些不確定性因素進行分析，我們可以更客觀地評估模型的預測結(jié)果，為防控策略的制定提供更為科學的依據(jù)。二十二、模型的時空分析應用考慮到手足口病的傳播具有明顯的時空特征，我們可以利用SEIQR-SARIMA模型進行時空分析，探究不同地區(qū)、不同時間段的疾病傳播規(guī)律和特點。這有助于我們更好地理解疾病的傳播機制，為防控策略的制定提供更為精準的依據(jù)。二十三、多尺度分析與預測為了更好地應對手足口病的傳播和流行，我們可以進行多尺度的分析與預測。這包括對短期、中期和長期的預測，以及針對不同地區(qū)、不同人群的預測。通過多尺度的分析與預測，我們可以更好地把握疾病的傳播趨勢，為防控策略的制定提供更為全面的依據(jù)。二十四、模型的驗證與實證研究為了驗證SEIQR-SARIMA模型的準確性和適用性，我們可以進行一系列的實證研究。這包括收集歷史數(shù)據(jù)對模型進行回溯驗證，以及利用實時數(shù)據(jù)對模型進行實時驗證。通過實證研究，我們可以評估模型的性能和局限性，為模型的改進和優(yōu)化提供依據(jù)。二十五、與其它模型的比較研究為了更全面地評估SEIQR-SARIMA模型在手足口病預測中的應用，我們可以將其與其他模型進行比較研究。通過對比不同模型的預測結(jié)果和性能，我們可以更好地了解各種模型的優(yōu)缺點，為選擇最適合的模型提供依據(jù)。二十六、未來研究方向與挑戰(zhàn)未來，我們可以進一步研究SEIQR-SARIMA模型在手足口病預測中的其他潛在應用，如預測疾病的爆發(fā)時間、地點和規(guī)模等。同時，隨著新的研究方法和技術(shù)的出現(xiàn)，如人工智能、大數(shù)據(jù)等在疾病預測和控制中的應用，我們將面臨更多的挑戰(zhàn)和機遇。我們需要不斷探索和研究新的方法和技術(shù)，以提高手足口病的防控效果和醫(yī)療水平。二十七、非線性發(fā)生率在SEIQR-SARIMA模型的應用在SEIQR-SARIMA模型中，非線性發(fā)生率起著至關(guān)重要的作用。手足口病的傳播機制具有顯著的異質(zhì)性，這導致其發(fā)病率在不同時間、地區(qū)和人群中表現(xiàn)出不同的增長速度。非線性發(fā)生率模型能夠更好地捕捉這種異質(zhì)性，通過考慮疾病傳播的復雜動態(tài)，如人與人之間的接觸頻率、傳播途徑的多樣性以及環(huán)境因素的影響等，來更準確地預測手足口病的傳播趨勢。二十八、模型參數(shù)的優(yōu)化與調(diào)整為了進一步提高SEIQR-SARIMA模型的預測準確性，我們需要對模型參數(shù)進行優(yōu)化和調(diào)整。這包括確定合適的模型參數(shù)，如感染期、康復期、潛伏期等的時間長度，以及不同人群的感染率、恢復率等。通過收集大量的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，我們可以利用統(tǒng)計方法和機器學習方法來優(yōu)化模型參數(shù)，使模型更好地適應不同地區(qū)、不同人群的實際情況。二十九、考慮社會因素的影響在SEIQR-SARIMA模型中，我們還需要考慮社會因素的影響。例如，政府的防控措施、公眾的衛(wèi)生習慣和認知水平等都會對疾病的傳播產(chǎn)生影響。因此，在模型中引入社會因素，可以更全面地評估防控措施的效果，為制定更為有效的防控策略提供依據(jù)。三十、模型的實時更新與修正隨著疫情的發(fā)展和變化，SEIQR-SARIMA模型需要不斷進行實時更新和修正。這包括根據(jù)最新的數(shù)據(jù)和疫情發(fā)展情況，對模型參數(shù)進行微調(diào)，以適應疫情的變化。同時，我們還需要對模型進行定期的評估和驗證，以確保模型的準確性和可靠性。三十一、跨學科合作的重要性為了更好地應用SEIQR-SARIMA模型進行手足口病預測，我們需要加強跨學科合作。這包括與流行病學、統(tǒng)計學、計算機科學、公共衛(wèi)生等領(lǐng)域的專家進行合作，共同研究和開發(fā)更為先進的預測模型和方法。通過跨學科的合作，我們可以充分利用各領(lǐng)域的優(yōu)勢和資源，提高模型的預測準確性和實用性。三十二、加強公眾教育與宣傳為了提高公眾對手足口病的認知和防控意識，我們需要加強公眾教育與宣傳。通過開展健康教育活動、制作宣傳資料、開展媒體宣傳等方式，向公眾普及手足口病的知識和防控方法。這將有助于提高公眾的自我保護能力，降低疾病的傳播風險。三十三、未來研究方向的展望未來，我們可以進一步研究SEIQR-SARIMA模型在其他傳染病預測中的應用。隨著新的研究方法和技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，我們可以探索將人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)與SEIQR-SARIMA模型相結(jié)合，以提高預測的準確性和實用性。同時，我們還需要關(guān)注新的疫情變化和挑戰(zhàn)，不斷更新和優(yōu)化模型，以應對不斷變化的疫情形勢。通過三十四、非線性發(fā)生率在SEIQR-SARIMA模型中的影響在SEIQR-SARIMA模型中引入非線性發(fā)生率的概念，是為了更準確地模擬和預測手足口病的傳播動態(tài)。非線性發(fā)生率能夠更好地反映疾病傳播過程中的復雜性和不確定性，如人群的異質(zhì)性、環(huán)境因素的影響以及社會行為的變化等。通過將非線性發(fā)生率納入模型，我們可以更精確地估計疾病的傳播速度、峰值和持續(xù)時間，為防控策略的制定提供更可靠的依據(jù)。三十五、模型參數(shù)的優(yōu)化與調(diào)整為了確保模型的準確性和可靠性，我們需要對SEIQR-SARIMA模型的參數(shù)進行優(yōu)化和調(diào)整。這包括通過歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練和驗證，以及根據(jù)新的疫情數(shù)據(jù)對模型進行實時更新和調(diào)整。通過不斷優(yōu)化模型的參數(shù)，我們可以提高模型的預測性能，使其更好地適應不斷變化的疫情形勢。三十六、模型的預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的對比分析為了驗證SEIQR-SARIMA模型的準確性和可靠性，我們需要將模型的預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)進行對比分析。通過對比分析，我們可以評估模型的預測性能，發(fā)現(xiàn)模型中存在的問題和不足，并針對問題進行改進和優(yōu)化。同時，我們還可以根據(jù)對比分析的結(jié)果，對防控策略的效果進行評估，為制定更有效的防控措施提供依據(jù)。三十七、多尺度分析在模型中的應用為了更好地理解和預測手足口病的傳播規(guī)律，我們可以采用多尺度分析的方法在SEIQR-SARIMA模型中進行應用。多尺度分析可以考慮到不同時間尺度的疫情數(shù)據(jù)，從而更全面地反映疾病的傳播動態(tài)。通過多尺度分析，我們可以發(fā)現(xiàn)不同時間尺度下疫情的變化規(guī)律，為制定更為精細的防控措施提供依據(jù)。三十八、建立預警系統(tǒng)基于SEIQR-SARIMA模型，我們可以建立手足口病預警系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測疫情數(shù)據(jù)，對疫情的傳播進行預測和預警，為防控決策提供及時、準確的信息支持。通過建立預警系統(tǒng)，我們可以更好地掌握疫情的動態(tài)變化，及時采取有效的防控措施，降低疾病的傳播風險。三十九、政策與資源的支持為了推動SEIQR-SARIMA模型在手足口病預測中的應用，需要得到政府和相關(guān)機構(gòu)的政策與資源支持。政府可以加大對相關(guān)研究的投入，提供資金和技術(shù)支持，推動跨學科合作和人才培養(yǎng)。同時，政府還可以制定相關(guān)政策，鼓勵醫(yī)療機構(gòu)和科研機構(gòu)積極參與手足口病的防控和研究工作，共同推動疫情防控工作的開展。四十、總結(jié)與展望通過對SEIQR-SARIMA模型的深入研究和應用，我們可以更好地預測手足口病的傳播動態(tài)，為防控決策提供科學依據(jù)。未來，我們還需要不斷探索新的研究方法和技術(shù)，將人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)與SEIQR-SARIMA模型相結(jié)合，提高預測的準確性和實用性。同時，我們還需要關(guān)注新的疫情變化和挑戰(zhàn)，不斷更新和優(yōu)化模型，以應對不斷變化的疫情形勢。通過持續(xù)的努力和探索，我們將能夠更好地應對手足口病等傳染病的挑戰(zhàn)。基于非線性發(fā)生率下的SEIQR-SARIMA模型對手足口病的預測與防控策略一、引言手足口病作為一種常見的傳染病，其傳播速度快、影響范圍廣，給社會和家庭帶來了沉重的負擔。為了更好地應對這一挑戰(zhàn)，我們引入了SEIQR-SARIMA模型，并考慮了非線性發(fā)生率的影響，以建立更為精確的手足口病預警系統(tǒng)。二、SEIQR-SARIMA模型與非線性發(fā)生率SEIQR-SARIMA模型是一種結(jié)合了傳染病動力學和統(tǒng)計學的模型，能夠有效地預測傳染病的傳播趨勢。在考慮非線性發(fā)生率的情況下，該模型能夠更準確地反映疫情的實際情況。非線性發(fā)生率主要考慮了人群免疫力的異質(zhì)性、傳播途徑的多樣性以及環(huán)境因素的影響，使得模型的預測更加貼近實際。三、模型建立與數(shù)據(jù)來源我們根據(jù)歷史疫情數(shù)據(jù)，建立了基于SEIQR-SARIMA模型的手足口病預警系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測疫情數(shù)據(jù)，包括發(fā)病數(shù)、治愈數(shù)、死亡數(shù)等，對疫情的傳播進行預測和預警。同時，我們還將非線性發(fā)生率納入模型中，以提高預測的準確性。四、實時監(jiān)測與預測通過預警系統(tǒng)，我們可以實時監(jiān)測疫情的動態(tài)變化。SEIQR-SARIMA模型能夠根據(jù)當前的疫情數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，對未來的疫情傳播進行預測。這為我們提供了及時、準確的信息支持，有助于我們更好地掌握疫情的動態(tài)變化。五、預警與防控措施基于預警系統(tǒng)的預測結(jié)果，我們可以及時采取有效的防控措施。這包括加強患者的隔離治療、加強疫苗接種、加強公共衛(wèi)生宣傳等。通過及時采取措施，我們可以有效地降低疾病的傳播風險，保護人民群眾的生命安全和身體健康。六、政策與資源支持為了推動SEIQR-SARIMA模型在手足口病預測中的應用，需要得到政府和相關(guān)機構(gòu)的政策與資源支持。政府可以加大對相關(guān)研究的投入，提供資金和技術(shù)支持，推動跨學科合作和人才培養(yǎng)。此外，政府還可以制定相關(guān)政策，鼓勵醫(yī)療機構(gòu)和科研機構(gòu)積極參與手足口病的防控和研究工作，共同推動疫情防控工作的開展。七、模型優(yōu)化與新技術(shù)應用在未來，我們將繼續(xù)探索新的研究方法和技術(shù)，將人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)與SEIQR-SARIMA模型相結(jié)合，提高預測的準確性和實用性。此外，我們還將關(guān)注新的疫情變化和挑戰(zhàn)，不斷更新和優(yōu)化模型，以應對不斷變化的疫情形勢。八、總結(jié)與展望通過對SEIQR-SARIMA模型的深入研究和應用，我們可以更好地預測手足口病的傳播動態(tài)，為防控決策提供科學依據(jù)。未來，我們將繼續(xù)努力，不斷探索新的研究方法和技術(shù)，以更好地應對手足口病等傳染病的挑戰(zhàn)。我們有信心，通過持續(xù)的努力和探索，我們將能夠更好地保護人民群眾的生命安全和身體健康。九、非線性發(fā)生率下的SEIQR-SARIMA模型在非線性發(fā)生率下，SEIQR-SARIMA模型能夠更準確地反映手足口病的傳播動態(tài)。該模型通過考慮疾病傳播過程中的非線性因素，如人群的異質(zhì)性、傳播途徑的多樣性以及環(huán)境因素的影響，能夠更精確地預測疾病的傳播趨勢。通過結(jié)合SEIQR模型和SARIMA時間序列模型，我們可以從