一种基于集合种群模型的传染病早期动力学重构方法

本发明提供了一种基于集合种群模型的传染病早期动力学重构方法，属于传染病建模与风险评估技术领域；相比传统集合种群模型仅关注单一维度，如空间或年龄，本发明同时纳入年龄分组、地级市迁徙及多疾病状态，显著提高模型分辨率，更贴合实际传播场景，如COVID‑19跨年龄、跨城市传播特征；引入无症状感染者、症状前驱期等状态，量化其相对传染性，较传统模型更精准刻画早期传播动力学；采用差分进化自适应 metropolis 算法‑DREAM算法替代传统马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC，通过多链并行搜索和自适应性参数调整，提高参数收敛速度，尤其适用于早期数据稀疏条件下的快速拟合。