SIR传染病模型的解析参数估计及其在COVID-19大流行中的应用
种群与进化
2021-02-24 v1 数值分析
数值分析
物理与社会
摘要
2019冠状病毒病(COVID-19)大流行的剧烈暴发及其持续进展,激发了科学界对传染病建模与预测的兴趣。SIR(易感-感染-移除)模型是一种简单的传染病暴发数学模型,但数十年来,学界一直未能推导出其显式解。本工作表明这是一项非平凡的任务。值得注意的是,我们证明了该模型的显式解需要引入一个与Wright Omega函数相关的新超越特殊函数。本手稿报道了适用于SIR模型参数估计的新解析结果与数值例程。手稿引入了逼近发病变量的迭代算法,从而可根据观测病例数估计模型参数。该数值方法以欧洲疾病预防控制中心(ECDC)提供的2020年1月至2020年6月多个欧洲国家的数据为例进行了说明。
引用
@article{arxiv.2010.07000,
title = {Analytical parameter estimation of the SIR epidemic model. Applications to the COVID-19 pandemic},
author = {Dimiter Prodanov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.07000},
year = {2021}
}
备注
17 pages; 5 figures