COVID-19 传播的分析、建模与表征：以印度为例
社会与信息网络
2020-09-01 v1 物理与社会
种群与进化
摘要
冠状病毒爆发是地球全人类面临的最具挑战性的大流行病之一。隔离感染者与保持社交距离等技术是针对传染病 COVID-19 的唯一预防措施。在有限数据下对感染者数量的真实估计是数据科学家面临的一个不确定问题。现有文献中有大量技术，包括再生数、病死率等，用于预测传染病的持续时间和感染人群。本文针对与 COVID-19 等传染病相关的数据，给出了不同分析、建模与表征技术的案例研究。我们进一步提出了一种用于估计特定区域感染传播状态的算法。本工作还提出了一种基于易感-感染-康复(Susceptible Infectious and Recovered)模型估计传染病结束时间的算法。最后，本文给出了实证与数据分析，以研究传播概率、接触率、感染者和易感者对传染病传播的影响。
引用
@article{arxiv.2008.13116,
title = {Analysis, Modeling, and Representation of COVID-19 Spread: A Case Study on India},
author = {Rahul Mishra and Hari Prabhat Gupta and Tanima Dutta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.13116},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 14 figures