罗马尼亚新冠疫情分析的区制切换方法与预测
种群与进化
2022-09-01 v3 物理与社会
机器学习
摘要
本文提出对罗马尼亚新冠疫情演变的三阶段分析。在疫情预测方面存在两个主要问题。其一是报告的感染与康复数字不可靠，而死亡数字相对准确。其二是存在许多影响疫情演变的因素。本文提出三阶段分析。第一阶段基于经典 SIR 模型，我们使用神经网络来实现，从而得到第一组每日参数。第二阶段提出对 SIR 模型的改进，将死亡者分离为独立类别。利用第一阶段估计与网格搜索，给出参数的每日估计。第三阶段用于定义参数的转折点（局部极值）概念。我们将这些点之间的时段称为一个区制。我们概述了基于 SIRD 时变参数进行预测的一般方法。
引用
@article{arxiv.2007.13494,
title = {A regime switching on Covid19 analysis and prediction in Romania},
author = {Marian Petrica and Radu D. Stochitoiu and Marius Leordeanu and Ionel Popescu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.13494},
year = {2022}
}