在 COVID-19 大流行最优封锁策略设计中利用移动数据
应用统计
2021-08-24 v2 物理与社会
种群与进化
摘要
本文提出了一个 COVID-19 大流行传播的数学模型，该模型将年龄结构的 Susceptible-Exposed-Infected-Recovered-Deceased（易感-暴露-感染-康复-死亡）动力学与反映人口流动的真实手机数据相整合。动力学模型调整通过 Approximate Bayesian Computation（近似贝叶斯计算）完成。基于非线性模型预测控制，并受公共卫生和社会经济因素约束，确定了最优封锁与解封策略。通过对该方法的广泛计算验证，表明可以计算出具有现实reduced mobility（降低流动性）值的稳健解封策略，以为公共政策决策提供参考，并且我们使用来自英格兰和法国的数据集例证了该方法的适用性。实现所述实验的代码可在 https://github.com/OptimalLockdown 获取。
引用
@article{arxiv.2006.16059,
title = {Using mobility data in the design of optimal lockdown strategies for the COVID-19 pandemic},
author = {Ritabrata Dutta and Susana Gomes and Dante Kalise and Lorenzo Pacchiardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.16059},
year = {2021}
}