論文の概要: Modeling Effect of Lockdowns and Other Effects on India Covid-19
Infections Using SEIR Model and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03422v1
- Date: Mon, 4 Oct 2021 10:08:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-08 16:06:26.171462
- Title: Modeling Effect of Lockdowns and Other Effects on India Covid-19
Infections Using SEIR Model and Machine Learning
- Title（参考訳）: SEIRモデルと機械学習を用いたインドコビッドウイルス感染に対するロックダウンその他の影響のモデル化
- Authors: Sathiyanarayanan Sampath, Joy Bose
- Abstract要約: ロックダウンや他のインフルエンサーの効果をモデル化するために,SEIRモデル式を変更した。
修正SEIRモデルは感染の可利用データに正確に適合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The SEIR model is a widely used epidemiological model used to predict the
rise in infections. This model has been widely used in different countries to
predict the number of Covid-19 cases. But the original SEIR model does not take
into account the effect of factors such as lockdowns, vaccines, and
re-infections. In India the first wave of Covid started in March 2020 and the
second wave in April 2021. In this paper, we modify the SEIR model equations to
model the effect of lockdowns and other influencers, and fit the model on data
of the daily Covid-19 infections in India using lmfit, a python library for
least squares minimization for curve fitting. We modify R0 parameter in the
standard SEIR model as a rectangle in order to account for the effect of
lockdowns. Our modified SEIR model accurately fits the available data of
infections.
- Abstract（参考訳）: SEIRモデルは感染拡大を予測するために広く用いられている疫学モデルである。
このモデルは、さまざまな国でCovid-19の感染者数を予測するために広く利用されている。
しかし、オリジナルのSEIRモデルは、ロックダウン、ワクチン、再感染などの要因の影響を考慮していない。
インドでは2020年3月に第1波、2021年4月に第2波が始まりました。
本稿では, ロックダウンやその他のインフルエンサーの影響をモデル化するためにSEIRモデル式を変更し, 曲線フィッティングの最小2乗最小化のためのピソンライブラリlmfitを用いて, インドにおける毎日のCovid-19感染データに適合する。
ロックダウンの影響を考慮し,標準SEIRモデルのR0パラメータを矩形として修正する。
修正SEIRモデルは感染の可利用データに正確に適合する。
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