2月5日凌晨更新了SEIRS模型。

2月1日凌晨，根据国家卫建委官网公布的数据实时计算的R0值徘徊在了3.09（Tg=8.4）和3.61附近！R0值第一次出现了下降！详见下图表。

实时更新2019-nCoV基本再生数(R0)值：

基本再生数（R0）的定义：在发病初期，当所有人均为易感者时，一个病人在其平均患病期内所传染的人数。

基于SEIR模型计算的R0值公式如下：

,

R0值Python实现代码如下：

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今天是2020年1月27日。根据国家卫生健康委的数据，截至2020年1月26日24时，中国30个省（区、市）累积报告确诊病例2744例，重症病例461例，累计死亡病例80例，累计治愈出院51例，疑似病例5794例，累计追踪密切接触者32799人，当日解除医学观察583人，现有30453人正在接受医学观察。

随着1月23日武汉市宣布全面封城后，各地确诊病例不断出现，2020年的新年因为新型冠状病毒（2019-nCoV）的传播而黯然失色。

本文尝试使用经典传染病模型对2019-nCoV进行建模，预测未来疾病走势。因传染病模型研究属于传染病动力学研究方向，不是本人的工作范围，因此，本人只是将模型中的微分方程，用Python进行实现，想起到抛砖引玉的作用。

（具体各个模型的理论细节，请移步其他文章）

模型一：SI-Model

模型二：SIS-Model

模型三：SIR-Model

模型四：SIRS-Model