DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 模型构建 船舶交通流量通常呈现出剧烈的波动性和随机性，并在数据的变化趋势中也反映出外部环境(包括港口条件、区域经济等)、突发或随机事件等因素的变化情况，因此本文在构建模型时考虑所预测水域的实际情况，从影响因素的角度构建MFO-LSSVM模型进行船舶交通流量预测。 2.1. 算法原理 本文应用飞蛾火焰优化算法对LSSVM中核函数参数和惩罚参数同时进行优化。飞蛾火焰优化算法是在2015年提出的一种新型仿生群体智能算法，算法思路是自然界飞蛾的横向定位导航机制，如图1所示，在这种横向导航方式中，飞蛾相对于火焰始终保持着一个固定的角度来飞行，并通过螺旋飞行更新飞蛾和火焰的位置，并最终收敛于火焰位置。相比于传统的粒子群算法和遗传算法，飞蛾火焰优化算法在探索个体最优和开发全局最优方面实现了相对较好的平衡，从而避免算法过早陷入局部最优 [ 9 ]。最小二乘支持向量机算法于1999年由Suykens [ 10 ] 提出，本文应用最小二乘支持向量机解决预测过程中过学习、非线性、局部极值点以及高位数等实际问题。 图1. 飞蛾靠近火焰的螺旋飞行途经 因此，MFO算法选择螺旋函数来对飞蛾空间位置进行更新，并在飞行的优化过程中有以下原则：1) 螺旋的初始点是飞蛾的初始化空间位置，最后一点为火焰的最佳空间位置；2) 螺旋的波动范围不可以超出搜索空间；3) 在火焰周围，飞蛾能够随着t(t为[−1， 1]之间的随机数)的变化从而收敛到任何点，t越小代表离火焰的距离越近；4) 当飞蛾逐渐靠近火焰时，火焰两侧的位置更新频率随之增加。MFO算法数学模型的原理描述如下 [ 11 ]： 设定待优化问题的候选解为飞蛾所处空间位置，利用式(1)矩阵表示飞蛾种群规模为n、优化问题维度为d的飞蛾所处的空间位置；利用式(2)矩阵记录飞蛾个体适应度值。MFO算法中的另一关键部分则是火焰。其矩阵与飞蛾矩阵类似，表示为式(3)，并利用式(4)矩阵记录火焰适应度值。 M = [ m 1 ， 1 ⋯ m 1 ， d ⋮ ⋮ m n ， 1 ⋯ m n ， d ] ；(1) O M = [ O M 1 ⋯ O M n ] T 。 (2) F = [ F 1 ， 1 ⋯ F 1 ， d ⋮ ⋮ F n ， 1 ⋯ F n ， d ] ； (3) O F = [ O F 1 ⋯ O F n ] T 。 (4) 式中：n为飞蛾种群规模；d为优化问题维度。在这里，飞蛾和火焰均为候选解，其区别在于二者位置的更新方式。飞蛾是在搜索空间附近移动的搜索动因，而火焰是当前迭代所获得的最佳位置，即通过不断更新火焰位置来获得最佳位置(候选解)。因此，MFO算法可定义为： MFO = ( I ， P ， K ) 。 (5) 式中：I为随机生成的飞蛾种群规模和相应的适应值函数值；P为飞蛾在搜索空间移动的函数，其为M矩阵和位置更新返回值；K为终止条件是否满足的判别函数。 用数学模型描述飞蛾—火焰位置更新如下： M i = S ( M i ， F j ) 。 (6) 式中： M i 表示第i只飞蛾位置； F j 表示第j个火焰；S为螺旋函数。 定义用于模拟飞蛾螺旋飞行路径的MFO算法表达式如下： S ( M i ， F j ) = D i e b t cos ( 2 π t ) + F j 。 (7) 式中： D i 为第j个火焰到第i只飞蛾的距离，表示为 D i = | F j − M i | ；b为螺旋形状常数；t为[−1， 1]之间的随机数。 为保证MFO算法获得较快的收敛速度，提出自适应火焰数量更新机制，即利用在迭代过程中自适应地减少火焰的数目。其公式为： flameno = round ( N − l ⋅ N − 1 T ) 。 (8) 式中：l为当前迭代次数；N为最大火焰数量；T为最大迭代次数。 从式(7)可得飞蛾的下一个位置被定义为一个火焰；参数t定义了飞蛾的下一个位置应该接近的火焰( 表示最接近火焰位置，而 t = 1 表示离火焰位置最远)。因此，螺旋位置更新算子决定了飞蛾如何在火焰周围进行位置更新；螺旋函数方程允许不一定在该空间内的飞蛾“围绕”火焰飞翔，有效保证了MFO算法探索和开发空间的能力。 2.2. 模型构建 MFO-LSSVM模型预测流程如图2所示。 图2. MFO-LSSVM模型算法流程图 步骤一：初始化参数。设定MFO的最大迭代次数l、飞蛾和火焰种群规模sizepop等参数，随机产生初始解。 步骤二：初始计算。将初始飞蛾群代入LSSVM模型计算并记录适应度函数，寻找当前最优个体并将其保存进入火焰适应度矩阵，判断是否满足终止条件，满足则转至步骤四。适应度函数为预测值与实际值的均方根误差： RMSE = ∑ i = 1 n ( l i − l ^ i ) n (9) 式中， l i 和 l ^ i 分别实际季度船舶交通流量和训练船舶交通流量输出值，n为训练样本的数量。 步骤三：迭代过程。根据式(8)更新火焰数量；计算飞蛾与火焰之间的距离，利用式(7)对飞蛾和火焰的位置进行更新并重新计算适应度函数值，利用式(2)、式(4)分别保存飞蛾及火焰空间位置，并寻找当前最优飞蛾个体，并与前次保留位置进行比较和取舍，判断是否满足终止条件，满足转至步骤四，否则令 l = l + 1 ，并执行步骤三。 步骤四：算法终止。得到最佳适应度 S i ，输出最优个体值和全局极值，并将全局极值代入LSSVM模型用于船舶交通流量预测，算法结束。
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user: 3. 仿真与结果分析 3.1. 数据描述 选取广东省2010年第1季度到2017年第1季度共29个季度的船舶交通流量，原始数据分布如图3所示，这些船舶交通流量的季度数据均值为743，980艘，最大为872，627艘，最小为576，308艘，由图可以看出数据波动幅度较大，同时这些季度数据在一年里的变化情况存在相似性，即存在季节性波动特征。 图3. 广东省船舶交通流量分布图 通过实际调研以及科技资料查阅，发现区域经济、船舶、港口等均能够影响船舶交通流量。通过分析各个因素对于船舶交通流量的影响程度，本文从宏观和微观角度选取广东省GDP、广东省进出口贸易额、广东省货物吞吐量、广东省旅客吞吐量、广东省船舶总载重量作为主要影响因素来对广东省船舶交通流量进行预测。同时选取FOA-LSSVM模型、PSO-LSSVM模型和GA-LSSVM模型来进行结果和方法有效性分析。 3.2. 模型训练 在对LSSVM进行训练前对数据进行归一化处理，避免数据存在量纲问题而导致训练错误，归一化 公式为 z = ( x − x min ) / ( x max − x min ) ，其中 x max 和 x min 是每一项输入数据和输出数据的最大值和最小值。根 据前面的影响因素分析结果，以一组影响因素数据和船舶交通流量数值作为模型的输入和输出，则所有的输入数据可处理为 5 × 29 的矢量，所有的输出数据为 1 × 29 的矢量。基于LSSVM模型对样本数据进行训练时，将数据分为两组：训练组和验证组，两组数据占全部样本比例约为90%和10%。按此比例，在29组数据中选择26组数据作为训练数据，3组作为检验数据。 采用训练组数据对MFO-LSSVM进行训练。核函数和LSSVM内部参数C和 σ 作为影响LSSVM预测精度的主要变量，在训练过程中，因为目前没有权威的方法来确定最佳的核函数，故本文按照一般规律使用RBF径向基核函数，另外使用MFO算法对模型内部参数 C ， σ 进行优化，对于每组内部参数得到的支持向量机，都采用前文所述的均方根误差对预测后的流量结果进行适应度计算，从而来检验LSSVM的训练效果。本文设定MFO算法的迭代次数 l = 100 ，因为优化对象为模型内部参数C和 σ ，故问题维 度为2，飞蛾和火焰的群体规模设置为100，空间的上下界设置为 [ l b ， u b ] = [ − 1000 ， 1000 ] 。 3.3. 仿真实验 经过MFO对LSSVM内部参数的优化调整，模型适应度变化如图4所示，然后以检验数据的输入数据进行模型输入，得到模型预测结果并与检验数据的输出数据进行结果比较，比较预测精度，并采用此预测模型对将这26组训练数据进行重新拟合，这29组数据的预测值和实际值的拟合效果如图5所示。 图4. MFO-LSSVM迭代图 图5. MFO-LSSVM预测结果图 可以看出MFO-LSSVM对检验组的广东省船舶交通流量具有良好的预测效果，同时对26组训练数据能够基本实现0误差，通过预测结果可得，模型在迭代过程中很快就实现基本收敛，波峰和波谷的吻合度很高，说明此模型在解决复杂非线性问题上具有优势。 3.4. 效果分析 为了评估MFO-LSSVM模型对于广东省船舶交通流量的预测效果，本文采用FOA-LSSVM模型、PSO-LSSVM模型和GA-LSSVM模型来进行对比预测，并采用一些相同的指标对模型预测效果进行比较。 LSSVM模型的内部参数都由相应的算法进行模型优化。迭代前对相应优化算法的参数进行设置，FOA如下设置： maxgen = 100 ， sizepop = 100 ， ( X _axis ， Y _axis ) ⊂ ( − 1000 ， 1000 ) ；PSO算法如下设置： maxgen = 100 ， swarmsize = 100 ， particle_size = 2 ， ，学习参数 ；GA算法如下设置： maxgen = 100 ， sizepop = 100 ， pcross = 0.5 ， pmutation = 0.5 ， numsum = 2 。仍然按照2.2节的方式进行模型训练和预测，三个模型的适应度函数收敛图和预测效果图如图6~11所示，模型预测结果如表1所示。将图6~8与图4对比可以得出，MFO-LSSVM相比于其他三种方法，在收敛速度上更快，并且由图9~11可以看出三种模型基本实现了对流量数据变化趋势的拟合，而为了更好地体现出对比效果，本文采用训练数据的RMSE、29组数据拟合效果的总误差、29组数据拟合效果的MAPE和开始收敛代数等四组指标对方法有效性进行比较分析，结果如表2所示。 图6. FOA-LSSVM迭代图 图7. PSO-LSSVM迭代图 图8. GA-LSSVM迭代图 图9. FOA-LSSVM预测结果图 图10. PSO-LSSVM预测结果图 图11. GA-LSSVM预测结果图 Table 1 Forecast resul 季度 实际值 MFO-LSSVM FOA-LSSVM PSO-LSSVM GA-LSSVM 2016年3季度 645，568 666，650 672，530 670，421 702，839 2016年4季度 698，378 740，267 744，461 742，296 661，123 2017年1季度 638，797 602，799 616，566 611，967 568，828 表1. 模型预测结果 Table 2 Results of related inde 模型 MFO-LSSVM FOA-LSSVM PSO-LSSVM GA-LSSVM MAPE 0.4634 0.7006 0.5771 0.8809 RMSE(10 4 ) 1.0900 1.0940 1.0958 1.1632 总误差 0.1706 0.1876 0.1802 0.8402 开始收敛代数 20 77 71 11 表2. 模型相关指标结果 由适应度函数和收敛代数比较可得，MFO-LSSVM在收敛速度和收敛结果上效果明显，同时MFO-LSSVM模型的MAPE、RMSE和总误差指标都明显小于其他三个模型，这也显示出MFO全局启发式算法在LSSVM模型优化上的优越性，同时模型的预测结果也相对更为精确，因此，本文提出的MFO-LSSVM相比于本文提出的其他三种模型能够更为精确地进行船舶交通流量预测。
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user: 4. 结论 本文针对船舶交通流量数据存在的波动性和随机性等特点，从流量影响因素的角度提出了一种飞蛾火焰优化算法–最小二乘支持向量机预测模型，通过广东省船舶交通流量数据进行实证分析，结果表明本文建立的MFO-LSSVM模型并且相对于FOA-LSSVM、PSO-LSSVM、GA-LSSVM模型具有更好的预测性能和预测效果。MFO-LSSVM模型综合了基于影响因素的预测方法和基于历史数据的预测方法的优势，不仅可以考虑船舶交通流量历史数据规律特性，还能够考虑区域经济、港口条件等因素对船舶交通流量的影响，提高了船舶交通流量预测效率和预测精度。 本预测方法也有进一步改进的空间，下一步将在飞蛾和火焰的匹配机制上进行创新，避免算法过早陷入局部最优。
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user: 摘 要 设计了一款根据外围应用电路的不同可以实现升压以及升降压型的宽输入电压范围的恒流LED驱动芯片，该芯片输入电压高达35 V，输出电压不限。驱动电流可由外接电阻设置，可以驱动高达48 W的大功率LED灯，工作的开关频率可由外部电阻设置，调节范围100 KHz~1 MHz。该款芯片具有丰富的调光功能，包括模拟，数字转模拟以及数字调光，内部自带软启动、过温保护、欠压，过压等保护功能。采用HHNEC PMU350，5V/40V工艺完成芯片的设计，转换效率可达85％以上，采用TSSOP-16的封装，外围应用电路简单，无需大电感，是目前推向市场的一款功能丰富的升降压型芯片。 关键词 :升压结构，升降压结构，高低端检测，斜波补偿 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 该款芯片用于升压/升降压拓扑结构的高压高亮度的LED驱动器。该器件具有较宽的电压输入范围，工作时输入电压可以承受峰值电压达35 V，输出根据外围LED灯的个数设定，电压值不限。根据应用电路不同可以同时具有高端和低端电流检测功能，实现BOOST/BUCK-BOOST两种拓扑结构自动判别。芯片包括过温、过压、欠压等保护功能，并有故障检测输出引脚FAULT。调光精度良好，输出电流由外部电阻设定，内部设计修正模块，使得电流精度高达±2.5%，该款芯片是发挥现在LED寿命长等优势设计的一款高效率、可靠的LED驱动芯片，这也是LED照明的关键。
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user: 2. 芯片应用电路 [ 1 ] 图1、图2所示电路分别为该款芯片应用于升压以及升降压模式的应用电路图。该方案可用于商用LED照明，路灯，手机背光灯等等。当输出需要很多个LED灯串联时可采用BOOST方案1，当输出灯数并不多，可以采用BUCK-BOOST方案2，根据灯数目多少输入电压变化时芯片自动升降压。该款芯片采用峰值电流控制模式，CS用于检测电感电流值，COMP为环路外部补偿引脚。芯片可通过LD引脚输入0~2.5 V直流电平实现模拟调光的功能，直接控制采样电阻Rs的端电压来调节输出LED电流。如果LD引脚外接电容时，可以通过PWM端口实现外部输入数字脉冲信号转内部模拟调光，将外部PWM信号的占空比在芯片内部滤波成一等效的直流电压值，从而通过此电压控制RS两端电压来实现模拟调光。而不接电容时就是单纯数字调光方案的应用，外部PWM信号送入芯片通过Fault引脚，直接控制外部MOS开关来调节输出LED串的亮灭，其中Fault是芯片自带的错误功能输出引脚，控制外部LED灯串的开关，此种调光方案PWM信号与Fault引脚复用。也就是说LED电流通过ISP与ISN引脚之间的检测电阻Rs设置，模拟调光就是改变ISP与ISN检测电压，而数字调光是对LED主回路直接进行调光，数字调光方案响应速度非常快，流过LED灯的电流不变，调光光源质量好，但是调光频率太低会落入人耳能够听的噪声范围，两种方案可供客户自由选择。Fset引脚用于设定芯片工作频率，调节范围为100 KHz~1 MHz。该芯片还设计了齐全的保护环节，具有软启动，过温保护，过压保护，输入欠压保护等，当芯片出现上述异常，会通过Fault引脚输出，客户可以直观接收错误故障信息。EN是使能信号，当不使用该芯片时可通过EN进入睡眠模式，大大减小静态功耗。此外，这是一款外置NMOS的驱动器，栅极驱动电压为12 V，其他具体参数可参考产品说明书。 图1. 升压模式应用图 图2. 升降压模式应用图
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user: 3. 驱动芯片结构 图3为驱动芯片内部结构框图，通过ISP与ISN引脚检测外部电压差值与误差放大器的参考电压进行比较，该电路还设计了BUCK/BUCK-BOOST模式自动切换电路，通过判断外围电路应用时ISN引脚接地还是接输入端VIN，当ISN接地时，ISP直接与误差放大器参考电压比较，而接高端VIN时，则利用两个引脚ISP与ISN做差再与误差放大器比较。同时还设计了由采样电阻，电流检测模块等构成的峰值电流反馈环路，以及斜波补偿，调光，芯片保护等功能。 图3. 芯片内部框图 该芯片工作原理如下：当通过LED电流增大时，检测到ISP与ISN引脚之间电压增大，误差放大器输出电压COMP下降，此时由于外部电流增加，通过CS检测到的外部电感电流镜像进入采样电阻时，由于流过的电流增加，芯片内部采样电阻上压降增大，从而使得PWM的比较器提前翻转，占空比下降， 从而调节输出电压使其下降，由于LED灯的电流 ；通过调整输出电压达到流过LED电流 恒定，内部通过TRIM电路来修调LED电流精度，使其高达±2.5%。
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user: 4. 主要模块设计 这款基于BOOST/BUCK-BOOST的高压大功率LED恒流驱动芯片，内部集成了粗略基准源，带隙基准源、内部5 V LDO、驱动外部MOS的12 V LDO、偏置电流产生电路、模拟和数字调光部分、环路控制电路，电感电流检测电路、高端转低端检电路、斜波补偿电路、过温、欠压、过压等保护电路、外部工作频率设置电路，时钟电路，逻辑控制电路和输出管驱动电路等。芯片内部模块较多这里要提的是在设计要特别注意的是由于该款芯片输入电压高达35 V，而内部电压通常工作在低压5 V电压下。因此输入电压不能够直接给芯片供电，需要由外部电压通过粗略基准源产生一个粗略的低电压基准为内部带隙基准电压电路以及5V LDO电源供电。结构示意如图4所示，粗略基准源产生电路内部管子耐压必须为40 V的高压管，其栅极用MOS管作为二极管连接的方式来接，将电压钳位住，使得高压管的栅极不会看到高压，输出端可以得到一个粗略的低压基准源 [ 2 ]。 由于整个芯片较为复杂，在此对自动判别两种拓扑结构的高端到低端检测电路以及斜波补偿电路这2个重要的子模块电路的设计做了重点研究，通过Cadence的hspice软件对子电路和系统的各项参数进行了仿真和优化。 图4. 电源内部结构示意图 4.1. 高端到低端电压检测电路 该款芯片用于BOOST结构，电流检测电阻RIS串联到地，直接检测RIS电阻两端电压与误差放大器做比较即可(图1)，而应用于buck-boost结构时高端的检流电阻RIS串联到高压输入端VIN (图2)。因此需要一个高端到低端电压检测电路，该电路可在高达40 V的共模输入电压下检测ISP-ISN的电压(高压)，并产生一个跟它成比例的、以地为参考点的电压输出，并且要求该输出具有较高的精度。 图5. 高端转低端检测电路 图5为高端到低端电压电路框图。输出电压ISP-ISN与检流电阻RIS的关系式为：(IR1 + IRSen) * R1 = IIS * RIS + IR2 * R2。这里要求内部R1，R2电阻一致且版图布版时特别注意匹配，由于IR1 = IR2，R1 = R2因此可得IRSen * R1 = IIS * RIS由于误差放大器检测到的VREF电压就是我们希望的与RIS上面的高端检测电压ISP-ISN成比例的电压输出。 Vref = IRSen * RSen = (IIS*RIS) * Rsen/R1 = VISP-ISN * RSen/R1，因此只要内部电路RSen与R1的比例关系确定，该检测电压值Vref就确定。当然为了达到高精度同样需要修调电路调整电流值。 4.2. 斜波补偿模块 [ 3 ] 由于电流模式控制的BOOST芯片在连续导通模式下，如图6(a)为占空比小于和大于50%的斜波补偿示意图，由图可以看出当占空比大于50%时，电感电流上一外加的扰动信号产生的误差会被放大，导致最终电感电流输出出现不稳定现象。而占空比小于50%时系统能够自动调回。对此在占空比大于50%情况下可以给予负的谐波补偿如图6(b)，使得PWM脉冲提前关断，也就是误差放大器输出的控制电压加上这个斜波补偿的电压形成新的控制电压输入到PWM比较器的一端，与检测到的电流反馈电压比较来形成新的占空比将误差调整回来。图示m1是电感电流上升斜率，m2是电感电流下降斜率。 图6. 斜波补偿示意图 由该图可以证明经过N个周期后，加入的斜波补偿斜率称为mc，电流I1在扰动信号ΔI1影响下会引起的电流误差为 Δ I 2 = Δ I 1 [ − ( m 2 − mc ) / ( m 1 + mc ) ] 。因此要想使得系统稳定的条件是下一个周期电流比上一个周期电流扰动更小，也就是 α = ( m 2 − mc ) / ( m 1 + mc ) < 1 ，整理后我们可以得到结果mc >= 1/2 * m2，也就是补偿斜率大于电感电流斜率下降的一半。在很多芯片中直接采用通过计算的结果，在最差情况下的斜率m2，对该斜率进行一次线性补偿，这种方法电路实现简单，但是会带来严重的过补偿，这种特别是工作频率外部还可以调整时，容易出现某些工作频率下大占空比要么补偿不够仍然出现震荡或者有些频率下过补偿太多，带载能力下降甚至使得电路从电流模式进入电压模。该芯片内部采用分段线性补偿可以解决上述问题。 分段线性补偿的思想是根据斜波产生电路产生的斜波信号与若干个不同占空比时的电压点相比较控制不同占空比下补偿电流的大小不同，而针对不同工作频率所需要的补偿量不同，则可通过Fset引脚设定工作频率时，是根据其流过外部电阻的电流大小对电容充放电，其充放电电流大小不同所设定的工作频率不同。因此可以利用这个电流的比例来控制斜波补偿电流的比例。 该电路内部可以根据计算出的补偿量调节在锯齿波信号在40%时开始进行斜率补偿，40%到60%一个较小斜率，60%到70%另外一个斜率，70%到80%，80%以上各一档电流。对应的参考电压来控制不同的电流。让其在这之间开始引入电流。而引入电流的大小量由尾电流控制。电流结构框图和效果图7如下所示。 图7. 斜波补偿电路和波形示意图 当斜波电压升高到40%占空比时，最左边管子开始有电流流过，而当锯齿波电压升高到最大占空比时，几乎所有的尾电流全部流过。为了节省芯片内部功耗，以及比较器误翻转，在控制外部功率管的PWM翻转时及时将这部分电流关闭。这种分段线性补偿电流波形。随着占空比增大，补偿电流增大，其对应的斜率也增加。通过芯片最终的验证这种分段斜波补偿效果还是很有效的。
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user: 5. 芯片版图布局布线以及电路测试结果 该芯片的版图布局如图8所示，芯片面积为1180 μm × 1330 μm。采用HHNEC公司的PMU350 40 V工艺进行流片。版图布局在整个芯片设计中非常重要。不仅要做到为了节约成本考虑布线宽度还要估计数字信号和模拟信号的布线，latch up等问题要将高压和低压管尽可能隔开，所以首先要布置好整体floor plan。版图细节设计要考虑好模块布局布线，以及模拟地和数字地的布线，大电流模块流经的电流大小和版图线宽以及干扰信号尽量避开基准电源等模块，器件的匹配对电流精度的影响等 [ 4 ]。 系统的仿真采用Candence的Hspice仿真，仿真时不仅要考虑到输入电压线性调整率、负载调整率、转换效率、纹波大小以及各种保护功能、调光功能等，还要充分考虑电源、地的干扰，可以在仿真中加入合理的寄生电感等进一步确保流片成功。图9所示为在芯片输入电压为12 V，输出接10个灯35 V，电流设定300 mA，工作频率250 KHz时，工作在boost模式下示波器所测电感电流波形。 图8. 芯片整体版图 图9. 示波器输出稳定电感电流波形 该芯片测试结果表明，芯片 [ 5 ] 能够根据外围电路自动判别是升压还是升降压型芯片，并能达到输出电流高精度，且输入电压范围广、数字模拟调光精确、保护功能齐全，芯片此时输出功率为48 V，应用条件为外接10个白光LED，输出电流为1.35 A时，芯片在实验室的测试图，芯片的转换效率可达85%以上。
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user: 摘 要 基于非线性多项式拟合函数，以意大利为例，使用Python对数据进行非线性多项式拟合函数估计，对该国新冠疫情新增病例进行分析。利用2月23日至4月16日意大利的新冠疫情的历史数据，选取具有代表性的数据，通过对使用非线性多项式拟合函数进行之后十天的趋势分析，对比重合程度最高的模型，从而构建了对意大利新冠疫情新增病例预测的最佳函数，进而通过该函数对意大利未来5天的趋势进行分析。结果显示，幂函数的拟合程度最高，更加贴近于实际数值，故选其作为最终的预测结果，并结合意大利国家目前防疫工作的进度和国家情况，提出可行和科学的防疫措施和政策。 关键词 :新冠疫情比例，非线性多项式拟合函数，趋势预测 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言及文献综述 多年来，传染病一直是世界各国医疗卫生系统面临的重大考验。目前世界主要传染病共有64种，涉及82个国家和地区。除人们熟知的流感外，麻疹和登革热涉及国家和地区均超过20个 [ 1 ]。2019年底爆发的被命名为COVID-19的新型冠状病毒肺炎在世界多国相继出现。随着新冠疫情的快速蔓延，各个国家的疫情都有不同程度的恶化，尽管各个国家都开始注重对于疫情的防护和治理，但其疫情还未得到有效的控制，各个国家的疑似病例，新增病例的增长趋势也逐步成为研究者讨论的热点。意大利位于欧洲，由于其前期防护并不十分有效，导致其成为欧洲疫情最严重的国家。对于未来疫情趋势的预测能够为国家是否加强防护或者增派更多的资源来弥补损失的决策提供十分关键的信息。因此，需要采取更多合理的方式来对意大利国家疫情的未来走势进行合理的预测。 在对于之前的非典疫情的研究中，陈奇志将随机房室模型应用于非典型肺炎的预测，对模型中的参数用两种方法进行估计，进而可得到新增确诊人数的预测，文章还对北京和香港两地参数变化进行了对比分析，为了解疫情的变化、评价干预措施的效果提供了有价值的参考 [ 2 ]。而此次疫情爆发以来，多项研究基于传染病动力学模型和相关数据对疫情发展进行分析，解读我国不同地区的疫情趋势并提出疫情防控的相关建议 [ 3 ] [ 4 ]。此外，Zhan等利用中国城市的COVID-19数据建立病毒传播谱，对意大利及韩国等城市疫情发展进行评估 [ 5 ]。还有Zheng等利用状态转移矩阵模型分析了韩国和意大利的疫情发展 [ 6 ]。 本文则是基于建立多种非线性多项式拟合模型，利用2月23日至4月16日意大利的新冠疫情的历史数据，对之后十天的疫情情况进行预测，对比选取重合程度最高的模型，构建对意大利新冠疫情新增病例预测的最佳函数。
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user: 2. 意大利新冠疫情现状 2.1. 新冠疫情病例数据统计 根据意大利民事保护部门公布的最新数据，截至当地时间4月16日18时，意大利现有新冠肺炎死亡病例22，170例，治愈40，164例，累计确诊病例168，941例，较4月15日18时意大利累计确诊病例增加3786例，死亡病例增加525例，治愈病例增加2072例。现有患者中，76，778人在居家隔离，26，893人在医院接受普通治疗，2936人在重症监护室接受治疗。 2.2. 意大利抗疫方法 刘波在意大利疫情数字的背后中提到首长负责制，意大利成立以总理为核心主体和决策中枢的危机管理权力机构。意大利一直比较重视对突发公共事件的应对工作。意大利在发现第一例病例之前，就已开始相关准备，政府成立了跨部门工作小组，统筹防疫措施。随着疫情蔓延发展，成立总理为核心的快速反应小组，逐步升级防控举措，从“封城”到“封国”。此外，意大利执法部门和军队人员也参与防控工作，主要负责人员流动管控。 采取封城举措。不同于中国武汉等城市“封城”的严格管理，意大利封城较为灵活，更多的目的是的减少聚集，减少大型活动，避免人员的区域性流动。公共交通、银行、邮局这样的基础公共服务还继续运营。米兰、威尼斯等地市民只要带上自己签名的承诺书，保证自己有充分理由出门在外，依然可以在城里自由活动。 向中国寻求帮助。意大利面临医疗物资和设备短缺的困难，希望中方帮助解决燃眉之急，中国向意大利紧急派出医疗小组协助抗疫，加大医疗物资的出口，同时中国同意大利的友好省市和一些企业也将向意方提供支持和帮助。 媒体和社会力量积极介入，协同建立社会公共安全联动工作机制。疫情暴发以来，整体上政府与媒体良性互动，信息公开透明。在疫情初期，意大利举行记者招待会，第一时间公开疫情情况，杜绝社会上的猜测和不良传闻。意大利国内主要媒体《晚邮报》、《共和报》等开辟专栏，及时报道疫情情况。同时，意大利的奢侈品牌也停止奢侈品生产线，全力加工口罩、消毒液、洗手液等抗疫物资，为抗击疫情提供强有力的后援力量。 2.3. 目前形势 意大利的疫情防控形势十分复杂，一线医护人员非常缺乏口罩等防护物资，医疗设备特别是ICU仪器，缺口也很大。为防止疫情进一步蔓延，意大利3月10日起进入全国“封城”状态，并从3月12日起关闭全国除食品店和药店以外的所有商铺，从3月21日起关闭所有公园和其他公共场所，但公共交通、物流、邮局、银行和食品生产行业维持正常营业和运转，以保证对公众的基本生活服务。但在庞大的感染基数下，意大利的新增感染人数仍在增加，意大利总理孔特表示将抗击疫情的封锁措施延长至5月3日。 老年人对新冠病毒的抵抗力弱于青年人，而意大利的老龄化程度在全球仅次于日本，是欧洲“最年老”的国家——超过23%的居民在65岁以上。截止到2月29日，意大利新冠病毒感染者中，50岁以上的老人占73.1%。这其中又有一半在70岁以上。老龄化的人口结构造成意大利感染人数持续攀升。 据中国红十字会专家杨汇川介绍，意大利基层卫生医疗体系比较健全，特别是家庭医生和家庭护理体系发展较为成熟，但由于目前对轻症病人以及密切接触者主要采取居家隔离的应对措施，导致大量病患得不到及时有效救治。然而在这样紧张的抗疫之下，仍有不少意大利人没有放弃社交，每天外出聚餐、运动，他们甚至不愿意佩戴口罩，因为在意大利，只有真正得病的人才佩戴口罩。
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user: 3. 数据来源及研究方法 3.1. 数据来源 文中所使用数据从2020年2月23日~4月16日世界卫生组织官网公布的新冠状病毒疫情相关报告查询获得。数据资料显示，自2020年2月23日起意大利新冠状病毒确诊病例数量和死亡病例数量都呈不断上升趋势，其中累计确诊病例数上升显著；每日新增病例数在3月21日前呈直线上升趋势，并于此日达到最大值，而后呈现波动状态，但是整体为下降趋势；每日新增死亡数在3月28日前呈波动上升趋势，并于此日达到最大值，而后与新增病例数的变化趋势类似，整体呈下降趋势(见表1)。 Table 1 Statistics of COVID19 in Italy from 23 February to 16 April 202 日期 天数 累计确诊病例 新增病例 累计死亡病例 新增死亡病例 2.23 1 76 67 2 2 2.24 2 124 48 2 0 2.25 3 229 105 6 4 2.26 4 322 93 11 5 2.27 5 400 78 12 1 2.28 6 650 250 17 5 2.29 7 888 238 21 4 3.01 8 1128 240 29 8 3.02 9 1689 561 35 6 3.03 10 2036 347 52 17 3.04 11 2502 466 80 28 3.05 12 3089 587 107 27 3.06 13 3858 769 148 41 3.07 14 4636 778 197 49 3.08 15 5883 1247 234 37 3.09 16 7375 1492 366 132 3.10 17 9172 1797 463 97 3.11 18 10，149 977 631 168 3.12 19 12，462 2313 827 196 3.13 20 15，113 2651 1016 189 3.14 21 17，660 2547 1268 252 3.15 22 21，157 3497 1441 173 3.16 23 24，747 3590 1809 368 3.17 24 27，980 3233 2158 349 3.18 25 31，506 3526 2503 345 3.19 26 35，713 4207 2978 475 3.20 27 41，035 5322 3407 429 3.21 28 47，021 5986 4032 625 3.22 29 53，578 6557 4827 795 3.23 30 59，138 5560 5476 649 3.24 31 63，927 4789 6077 601 3.25 32 69，176 5249 6820 743 3.26 33 74，386 5210 7505 685 3.27 34 80，539 6153 8165 660 3.28 35 86，498 5959 9136 971 3.29 36 92，472 5974 10，023 887 3.30 37 97，689 5217 10，781 758 3.31 38 101，739 4050 11，591 810 4.01 39 105，792 4053 12，430 839 4.02 40 110，574 4782 13，157 727 4.03 41 115，242 4668 13，917 760 4.04 42 119，827 4585 14，681 764 4.05 43 124，632 4805 15，362 681 4.06 44 128，948 4316 15，889 527 4.07 45 132，547 3599 16，525 636 4.08 46 135，586 3039 17，129 604 4.09 47 139，422 3836 17，669 540 4.10 48 143，626 4204 18，281 612 4.11 49 147，577 3951 18，851 570 4.12 50 152，271 4694 19，470 619 4.13 51 156，363 4092 19，901 431 4.14 52 159，516 3153 20，465 564 4.15 53 162，488 2972 21，069 604 4.16 54 165，155 2667 21，647 578 表1. 2020年2.23~4.16意大利新冠疫情统计数据 3.2. 研究方法 本文基于随着时间变化，对意大利疫情发展情况进行基础的非线性关系研究，并作出预测。本文主要对每日新增病例数建立幂函数、指数函数、对数函数等曲线研究模型，其计量模型分别为： ln Y = β 0 + β 1 ln x + β 2 ( ln x ) 2 + β 3 ( ln x ) 3 + β 4 ( ln x ) 4 + β 5 ( ln x ) 5 + β 6 ( ln x ) 6 + β 7 ( ln x ) 7 (1) ln Y = β 0 + β 1 x + β 2 x 2 + β 3 x 3 (2) Y = β 0 + β 1 ln x + β 2 ( ln x ) 2 + β 3 ( ln x ) 3 + β 4 ( ln x ) 4 + β 5 ( ln x ) 5 + β 6 ( ln x ) 6 + β 7 ( ln x ) 7 (3) Y代表意大利每日新增病例数，x是统计数据的日期序列，β 0 、β 1 、β 2 、β 3 、β 4 、β 5 、β 6 、β 7 为函数的各项参数。 本文对累计确诊病例数建立增长函数研究模型，其计量模型为： ln Y = β 0 + β 1 x − 1 + β 2 x − 2 + β 3 x − 3 + β 4 x − 4 + β 5 x − 5 + β 6 x − 6 + β 7 x − 7 + β 8 x − 8 + β 9 x − 9 (4) Y代表意大利累计确诊病例数，x是统计数据的日期序列，β 0 、β 1 、β 2 、β 3 、β 4 、β 5 、β 6 、β 7 、β 8 、β 9 为函数的各项参数。 利用Python软件中的Numpy库和Matplotlib库对意大利2020年2月23日~4月16日每日新增病例数、累计确诊病例数与病毒扩散天数进行了数据分析、预测并绘制关系曲线，可以更直观地分析和预测意大利新冠疫情发展趋势。
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user: 4. 拟合结果与曲线分析 意大利每日新增病例数与病毒扩散天数的幂函数、指数函数、对数函数等曲线模型结果如表2所示。 Table 2 Results of curve model fitting between the number of new cases per day and the number of days of virus spread in Ital 拟合方程 幂函数 指数函数 对数函数 0.9803 0.9767 0.9348 0.9901 0.9883 0.9668 Adjusted 0.9769 0.9752 0.9236 表2. 意大利每日新增病例数与病毒扩散天数的曲线模型拟合结果 4.1. 每日新增病例数与病毒扩散天数的拟合曲线 由表2可以看出，在意大利每日新增病例数与病毒扩散天数的三种拟合方程中，幂函数曲线模型的R 2 值最大为0.9803，非常接近1，说明幂函数曲线模型在此次拟合中拟合结果比较理想。因此，将幂函数曲线模型定为此次意大利每日新增病例数与病毒扩散天数最终的回归方程： ln Y = 4.214 + 1.235 ln x − 8.065 ( ln x ) 2 + 13.93 ( ln x ) 3 − 10.34 ( ln x ) 4               + 3.883 ( ln x ) 5 − 0.7161 ( ln x ) 6 + 0.05122 ( ln x ) 7 (5) 从可决系数可以看出，拟合效果较好。幂函数拟合曲线图形如图1所示。现阶段已处在拐点右侧，说明随着意大利政府及人民的重视，累计确诊病例数虽然还在增加，但是增长速度已经在逐渐放缓中，每日新增病例数在未来很可能会持续下降。 图1. 意大利每日新增病例数与病毒扩散天数的幂函数曲线模型拟合图形 4.2. 累计确诊病例数与病毒扩散天数的拟合曲线 意大利累计确诊病例数与病毒扩散天数的增长函数拟合方程中，R 2 值为0.9998，说明增长函数曲线模型在此次拟合中拟合结果很理想。此次意大利累计确诊病例数与病毒扩散天数最终的回归方程： ln Y = 11.78 + 114 x − 1 − 7662 x − 2 + 1.43 e 5 x − 3 − 1.372 e 6 x − 4 + 7.583 e 6 x − 5                 − 2.437 e 7 x − 6 + 4.629 e 7 x − 7 − 4.5 e 7 x − 8 + 1.71 e 7 x − 9 (6) 从可决系数可以看出，拟合效果很好。增长函数拟合曲线图形如图2所示。累计确诊病例数将在近期仍持续增加，但是增长速度将逐渐放缓，与图1意大利每日新增病例数与病毒扩散天数的幂函数曲线模型拟合图形所显示的结果基本一致。 图2. 意大利累计确诊病例数与病毒扩散天数的增长函数曲线模型拟合图形 预测未来5天(即4月17日~4月21日)的意大利累计确诊新冠病毒病例的情况如下表3所示： Table 3 Forecast results of the new crown outbreak in Italy from 10 April to 14 Apri 日期 天数 累计确诊病例数 累计确诊病例预测数 2.23 1 76 76.0000 2.24 2 124 123.9997 2.25 3 229 229.0687 2.26 4 322 319.9757 2.27 5 400 416.6890 2.28 6 650 595.2308 2.29 7 888 900.5761 3.01 8 1128 1257.1390 3.02 9 1689 1626.6050 3.03 10 2036 2023.3390 3.04 11 2502 2484.7283 3.05 12 3089 3051.1690 3.06 13 3858 3760.7138 3.07 14 4636 4649.0296 3.08 15 5883 5749.7851 3.09 16 7375 7094.3388 3.10 17 9172 8710.8456 3.11 18 10，149 10，623.1231 3.12 19 12，462 12，849.5650 3.13 20 15，113 15，402.2975 3.14 21 17，660 18，286.6821 3.15 22 21，157 21，501.1989 3.16 23 24，747 25，037.6896 3.17 24 27，980 28，881.9041 3.18 25 31，506 33，014.2749 3.19 26 35，713 37，410.8397 3.20 27 41，035 42，044.2329 3.21 28 47，021 46，884.6824 3.22 29 53，578 51，900.9581 3.23 30 59，138 57，061.2357 3.24 31 63，927 62，333.8512 3.25 32 69，176 67，687.9348 3.26 33 74，386 73，093.9223 3.27 34 80，539 78，523.9471 3.28 35 86，498 83，952.1241 3.29 36 92，472 89，354.7357 3.30 37 97，689 94，710.3349 3.31 38 101，739 99，999.7795 4.01 39 105，792 105，206.2092 4.02 40 110，574 110，314.9791 4.03 41 115，242 115，313.5612 4.04 42 119，827 120，191.4206 4.05 43 124，632 124，939.8781 4.06 44 128，948 129，551.9621 4.07 45 132，547 134，022.2585 4.08 46 135，586 138，346.7596 4.09 47 139，422 142，522.7177 4.10 48 143，626 146，548.5037 4.11 49 147，577 150，423.4745 4.12 50 152，271 154，147.8479 4.13 51 156，363 157，722.5869 4.14 52 159，516 161，149.2942 4.15 53 162，488 164，430.1155 4.16 54 165，155 167，567.6519 4.17 55 — 170，564.8817 4.18 56 — 173，425.0903 4.19 57 — 176，151.8078 4.20 58 — 178，748.7540 4.21 59 — 181，219.7902 表3. 4.10~4.14意大利新冠疫情的预测结果
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user: 5. 结论及建议 根据几组曲线模型的拟合程度比较，意大利新冠疫情新增确诊病例与幂函数的拟合程度最高，更加贴近于实际数值，故选其作为最终的预测。结果表明，未来五天内，意大利新冠肺炎仍呈现总体上升的趋势，根据意大利目前现有的防疫措施和国家目前的情况，提出以下建议： 首先，意大利的疫情发展到现在的阶段与其前期的防控不到位有着密切的关系，尽管意大利为全球老龄化程度第二高的国家，但相比起老龄化程度相近的德国和日本，意大利的死亡率高得离奇。事实上，高死亡率显示出意大利医疗体系濒临崩溃的现实处境。一篇发表于纽约时报的文章中描述道：“医生被迫采取不可思议的方式分配护理资源，必须选择治疗谁、放弃谁。换言之，他们必须选择让谁死。”因此，意大利需要加强社会的管控，提高政府的执行力，另外还要加强物资的分配，合理地分配护理资源。 其次，五分之一的意大利人没有医疗保险，不断紧缩的资金导致意大利没有统一的医疗保险体系，这样使得医疗费成为庞大的负担，因此意大利应当为公共卫生增加资金支持与帮扶来增强治疗患者的能力。
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user: 摘 要 在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情爆发下，中国湖北武汉最早采取封城措施，自2020年1月23日起到4月8日，短短76天实现湖北省确诊零新增，取得疫情防控的阶段性胜利。随着COVID-19疫情“全球大流行”，世界各国积极学习“中国模式”，纷纷效仿“封城”措施。本文综合来自各国权威发布的全球疫区防控数据，分析武汉疫情封城对世界影响和启示，并将武汉与一些疫区国家“封城”进行了比较，特别是对中国、美国、意大利疫区都市圈复合系统及“封城”措施进行了详细对比，通过综合对比各国疫情防控措施，提出了新型冠状病毒肺炎疫情下城市公共卫生新思考。 关键词 :武汉，新型冠状病毒肺炎，封城，公共卫生，城市规划 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2020年1月，新型冠状病毒肺炎在中国武汉爆发。截至3月11日，全球共有114个国家或地区上报病例，世界卫生组织总干事谭德塞宣布新冠肺炎疫情已经构成“全球大流行”。截至4月12日，全球报告的新冠肺炎累计确诊病例超过180万例，死亡病例超11万例，全球在一周内至少新增确诊病例63万例，全球疫情正处于指数级增长。由于没有针对新型冠状病毒的疫苗或特定药物治疗方法，一系列公共卫生干预措施被用来控制疫情。来自中国、美国和英国的22位科学家在顶级学术期刊《科学》(Science)的研究中量化评估封城成效：封城措施让中国感染者总病例数减少96%，对疫情遏制起到至关重要的作用 [ 1 ]。黄森忠等提出新型冠状病毒肺炎疫情控制策略研究:效率评估及建议 [ 2 ]。 2015年，比尔·盖茨在一次公开演讲中曾谈到：“未来人类争最大的威胁是流行性病毒。”笔者认为，这种威胁既直接表现在医疗卫生体系，也间接表现在城市空间对公共卫生的防控。面对突发COVID-19公共卫生事件，中国模式下的封城取得显著预防和控制疫情的成效。经历此次全球性的疫情，人们更意识到健康重要性的同时，也引发大家对健康城市 [ 3 ]、公共卫生应急等方面的深刻思考。 笔者以病例报告、公共卫生干预措施的时空变化的统计为主要数据来源，从武汉封城事件对COVID-19疫情的防控措施及成效为出发点，横向对比中国、意大利、美国、韩国、南非等18个疫区国家的防控措施及成效。以动态、长远、发展的观点，探讨在公共卫生层面，如何有效提升城市防御能力？在城市空间层面，如何改善人类赖以生存的生态人居环境？
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user: 2. 武汉与疫区国家“封城”对比 中国历史上，有过不少因战争、天灾、瘟疫而被封锁的城市。1910年，鼠疫席卷东北，当时有专家认为鼠疫主要通过飞沫传染，于是当地封城4个月，东北鼠疫宣告结束；2014年甘肃玉门突发鼠疫，为了降低传染病的可能性，玉门老市区及赤金镇短暂封城9天，有效遏制疫情蔓延势头。从这里可以看出，中国历史上著名的两次封城事件均与公共卫生息息相关。 为了应对COVID-19疫情，2020年1月23日，中国武汉采取人类历史上第一次对一个超千万人口的城市采取的最严厉的行动限制—封城。不少人认为2003年中国应对SARS事件时也封城了，其实当年政府只是建议老百姓居家隔离，局部设置防疫关卡，并没有封城。封城在许多国家是限制人身自由、影响经济的代名词，有些欧美媒体甚至称之为“古老的中世纪方法”，经济学也有“封城悖论”之说。由于不同国家和地区的文化对“封城”的社会接受程度不同，中国作为新型冠状病毒肺炎疫情爆发地，也是最早采用封城措施控制疫情的国家，在封城初期饱受社会舆论重压。 截至北京时间4月12日6时30分，COVID-19确诊病例分布212个国家和地区，病毒几乎蔓延至全世界，全球累计报告确诊病例1，765，030例，累计死亡108，281例，全球疫情几乎呈指数型增长。随着COVID-19“全球大流行”且中国重灾区湖北(武汉)经历封城54天后实现确诊零新增，疫区国家开始积极借鉴中国经验，着手评估封城的适宜性及具体措施。截至2020年3月28日，超过60个国家进入紧急状态，或直接宣布“封国”。 各国发布的防疫措施都深刻考虑到国家公共卫生服务水平、国家经济发展形势和国民接受程度等影响要素，陆续颁布“社会隔离”、“关闭国家边境”、“封锁”、“宵禁”等措施。笔者认为在疫情期间，“封城”这个通用词并没有通用、确切的定义，只要限制人员流动并进行戒严管控，即满足了“封城”的基础标准。笔者归纳中国、意大利、美国、韩国等18个疫区国家的疫情应对方针，将“戒严管理、禁止集聚活动、强制限制人员流动、暂停非关键性生产、方舱模式隔离轻症、民众疫情规模排查、大数据定位追踪”七项具体措施作为各国防控措施指标，结合各国疫情防控成效进行对比。 Table 1 Prevention and control measures of the COVID-19 epidemic in 18 countrie 国家 全国戒严 管理 禁止集聚 活动 强制限制 人员流动 暂停非关 键性生产 方舱模式 隔离轻症 民众疫情 规模排查 大数据 定位追踪 中国 P P P P P P P 意大利 P P P P P ○ ○ 西班牙 P P P P P ○ ○ 伊朗 ○ P ○ ○ P P P 美国 ○ ○ ○ ○ P P P 法国 P P P P ○ ○ ○ 英国 P P ○ P P ○ ○ 德国 ○ P P P P P ○ 加拿大 ○ ○ P P ○ ○ ○ 韩国 ○ ○ ○ ○ P P P 日本 ○ ○ ○ ○ P ○ ○ 澳大利亚 ○ P P ○ ○ ○ ○ 新加坡 ○ P ○ P P P P 捷克 P P P ○ ○ ○ ○ 塞尔维亚 P ○ P P P P ○ 巴西 ○ ○ ○ ○ P ○ ○ 阿根廷 P P P P P ○ ○ 南非 P P P P ○ ○ ○ 表1. 疫区18国COVID-19疫情防控措施 数据来源：根据各国疾控中心(CDC)和卫生与公众服务部(HHS)官方权威发布的措施综合判断整理，仅统计国家层面颁布措施，各国防疫措施更新截至2020年4月9日。 图1. 疫区8国COVID-19累计确诊人数 由表1和图1归纳可知，中国、伊朗等国采用较严厉的“中国模式”隔离、管控、分级救治，动用全国力量，形成防控合力，已取得阶段性成效。英国、美国等国起初采用被动抗疫模式，后采用“封城”模式，但受体制的局限，未能有效实行隔离政策，疫情形势较为严峻。较有成效的韩国、新加坡等国，尽管没有“封城”，但胜在执行“疫情排查、分级治疗”等强有力措施，配合完备的公共医疗体系，疫情发展较为平稳。 图2. 疫区8国COVID-19累计死亡人数 结合表1、图1和图2分析，由于意大利、西班牙、美国和英国在疫情前期没有采取强有力的管控，累计确诊病例和死亡人数在3月中旬开始爆发增长。中国、韩国、伊朗和新加坡在采取规模排查和分类隔离等措施后，疫情发展趋势较为平稳。中国和伊朗已经逐步恢复经济活动。当欧洲多国陆续采取“封锁、强制隔离”等措施并不断戒严管控后，欧洲震中意大利的疫情蔓延态势得到初步遏制，在采取“封国”措施29天后疫情趋缓，即将迎来疫情拐点。 通过综合对比各国疫情防控措施及疫情发展数据统计，中国模式下的封城、公共卫生I级响应等一系列强有力的公共卫生干预措施可以有效遏制疫情蔓延态势，是COVID-19疫情防控的“疫苗”和“特效药”。