使用易感-感染-恢复（SIR）模型预测印度 COVID-19 增长
种群与进化
2020-04-03 v1
摘要
本工作涵盖对不同国家 COVID-19 传播的分析，并处理 COVID-19 增长的主要特征，即由社会接触结构导致的传播，其由参数 \b{eta} 支配。该参数 \b{eta} 对社会中传播水平的依赖性，反映了所采取社交距离措施的有效性。我们使用 Scipy 在 python 中硬编码了一个独立算法，其学习社会接触结构并给出合适的 \b{eta} 值，这对结果有重大影响。对印度疫情传播进行了预测，发现印度所执行的社交距离严格程度不足以抑制 COVID-19 的增长。
引用
@article{arxiv.2004.00696,
title = {Forecasting COVID 19 growth in India using Susceptible-Infected-Recovered (S.I.R) model},
author = {Jay Naresh Dhanwant and V. Ramanathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.00696},
year = {2020}
}