《表1 经模型参数反演的意大利各参数估计》

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《基于新增确诊数据和光滑算子对FUDAN-CCDC模型反演算法的改进》

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然而欧美地区的新增确诊却不具备这种特征．在疫情前期，新增确诊人数同样会迅速增加，但是当疫情走过拐点之后，新增确诊人数没有迅速下降，而是缓慢地震荡下降．本文将这种模式称为意大利模式．可以看到，前文所述的FUDAN-CCDC模型不能很好地拟合意大利模式的数据，因此本文提出了H1范数（加强新增确诊数据的惩罚）和光滑算子两种改良方法．结合上述两种修改，并假设传染率β是分段的，隔离率是常数，通过模型参数反演，基于4月20日的数据，可以得到如下的估计（表1):