分数阶 SEIR 模型及奥密克戎变异株 COVID-19 动力学的数据驱动预测
数值分析
2022-07-21 v1 数值分析
物理与社会
种群与进化
摘要
我们通过分数阶易感-暴露-感染-移除（SEIR）模型研究由奥密克戎变异株引起的 COVID-19 的动态演化。初步数据表明，奥密克戎感染的症状不明显，传播因此更为隐蔽，导致在疫情初期新感染者的检出病例增长相对缓慢。为刻画这一特定动力学，我们采用 Caputo-Hadamard 分数阶导数来改进经典 SEIR 模型。基于报告数据，我们通过分数阶物理信息神经网络（fPINNs）推断分数阶 SEIR 模型的分数阶数、时变参数以及未观测动力学。随后，我们利用学习到的分数阶 SEIR 模型进行短时预测。
引用
@article{arxiv.2205.11379,
title = {Fractional SEIR Model and Data-Driven Predictions of COVID-19 Dynamics of Omicron Variant},
author = {Min Cai and George Em Karniadakis and Changpin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.11379},
year = {2022}
}