基于SEIR模型对印度COVID19疫情的分析
物理与社会
2020-10-27 v1
摘要
由于印度多样的人口统计以及气象数据分布，预测COVID19病毒在印度的传播模式非常困难。全球各地的研究人员试图将这些数据与印度COVID19病例传播模式之间的相互依赖关系联系起来。但很难预测确切的模式，尤其是活跃病例数的峰值。在本文中，我们试图使用广义SEIR模型预测印度COVID19的活跃、康复、死亡和总病例数。在我们的预测中，活跃病例曲线的峰值出现时间与真实数据非常接近（仅相差一周）。尽管预测的病例数与真实病例数存在差异（由于从2020年6月起逐步解除流动限制），但实际与预测时间（在活跃病例曲线峰值处）的密切吻合使该模型相对适用于印度COVID19疫情的分析。
引用
@article{arxiv.2010.13610,
title = {Analysis of COVID19 Outbreak in India using SEIR model},
author = {Raj Kishore and Bijaylaxmi Sahoo and Debadatta Swain and Kisor Kumar Sahu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.13610},
year = {2020}
}
备注
10 pages