大型邮轮人员感染新冠肺炎风险评估方法

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大型邮轮人员感染新冠肺炎风险评估方法

张君辉, 吴兵, 严新平

文章导航 > 交通信息与安全 > 2020 > 38(2): 112-119

张君辉, 吴兵, 严新平. 大型邮轮人员感染新冠肺炎风险评估方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(2): 112-119. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.02.014

引用本文:

张君辉, 吴兵, 严新平. 大型邮轮人员感染新冠肺炎风险评估方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(2): 112-119. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.02.014

ZHANG Junhui, WU Bing, YAN Xinping. A Method for Risk Assessment of COVID-19 Infection on Large Cruise Ships[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(2): 112-119. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.02.014

Citation:

ZHANG Junhui, WU Bing, YAN Xinping. A Method for Risk Assessment of COVID-19 Infection on Large Cruise Ships[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(2): 112-119. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.02.014

张君辉, 吴兵, 严新平. 大型邮轮人员感染新冠肺炎风险评估方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(2): 112-119. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.02.014

引用本文:

张君辉, 吴兵, 严新平. 大型邮轮人员感染新冠肺炎风险评估方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(2): 112-119. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.02.014

ZHANG Junhui, WU Bing, YAN Xinping. A Method for Risk Assessment of COVID-19 Infection on Large Cruise Ships[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(2): 112-119. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.02.014

Citation:

ZHANG Junhui, WU Bing, YAN Xinping. A Method for Risk Assessment of COVID-19 Infection on Large Cruise Ships[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(2): 112-119. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.02.014

大型邮轮人员感染新冠肺炎风险评估方法

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.02.014

武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉 430063;武汉理工大学能源与动力工程学院武汉 430063;武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉 430063
武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉 430063;武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉 430063
武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉 430063;武汉理工大学能源与动力工程学院武汉 430063;武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉 430063

基金项目:

国家自然科学基金项目

中国工程院咨询研究项目2020-XY-79

中图分类号: U698.2
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出版历程
- 刊出日期: 2020-04-28

A Method for Risk Assessment of COVID-19 Infection on Large Cruise Ships

摘要: 为快速识别大型邮轮上感染新冠肺炎的高风险人群,避免疫情在邮轮上的社区传播,提出了一种基于数据驱动的大型邮轮新冠肺炎风险评估贝叶斯网络模型.结合《新型冠状病毒肺炎诊疗方案》(第七版)和确诊病例数据确定了大型邮轮人员感染风险评估模型的影响因素;从接触史和临床症状2个主线确定了感染风险的贝叶斯网络结构;通过建立改进的IF-THEN规则库,确定了"风险程度"节点条件概率表,并利用M类节点的逻辑关系确定节点概率,从而构建了大型邮轮人员感染新冠肺炎风险的评估模型;利用500条历史数据对构建的模型进行了验证,采用灵敏度分析识别主要影响因素.结果表明,该模型的预测精度为81%,且模型结构符合贝叶斯3项准则要求.研究结果可在不进行医学检测情况下对高风险人群准确预测,为大型邮轮早期干预新冠肺炎传播提供理论和方法支撑.
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- 风险评估 /
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