用带恒定时间延迟和拟合阳性率的广义 SIR 模型预测智利 COVID-19 第二次暴发
种群与进化
2020-12-29 v1 物理与社会
摘要
COVID-19 疾病已迫使各国在科学家与政府间开展大量协作努力，以提供适宜跟踪疫情后果的指标。数学建模在量化描述疫情多方面特征的指标中发挥着关键作用。因此，本工作旨在开发一种清晰、高效且可复现的参数优化方法，其实现以智利三个代表性区域的数据以及合适的广义 SIR 模型和拟合阳性率为例加以说明。我们的结果再现了感染者曲线的总体趋势，区分了报告病例与真实病例。最后，我们的方法具有鲁棒性，并使我们能够根据报告的死亡病例定性地预测 COVID-19 的第二次暴发及其感染致死率。
引用
@article{arxiv.2012.14319,
title = {Forecasting COVID-19 Chile's second outbreak by a generalized SIR model with constant time delays and a fitted positivity rate},
author = {Patricio Cumsille and Oscar Rojas-Díaz and Pablo Moisset de Espanés},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.14319},
year = {2020}
}
备注
23 pages, 7 figures