建模与预测COVID-19传播的挑战
种群与进化
2022-05-25 v1
摘要
我们提出了三种数据驱动的COVID-19模型类型，其参数数量最少，以提供对疾病传播的见解，可用于制定政策响应。第一种是指数增长，在早期数据分析中被广泛研究。第二种是自激分支过程模型，包含传播和康复的延迟。它允许对早期随机数据进行有意义的拟合。第三种是著名的易感-感染-抵抗（SIR）模型及其变体SEIR，带有“暴露”组分。所有三种模型在定量上相关，并且SIR模型被用于说明美国短期疏远措施的潜在影响。
引用
@article{arxiv.2004.04741,
title = {The challenges of modeling and forecasting the spread of COVID-19},
author = {Andrea L. Bertozzi and Elisa Franco and George Mohler and Martin B. Short and Daniel Sledge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.04741},
year = {2022}
}