論文の概要: A new framework for calibrating COVID-19 SEIR models with spatial-/time-varying coefficients using genetic and sliding window algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08524v2
- Date: Fri, 2 Aug 2024 09:36:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 18:23:26.715127
- Title: A new framework for calibrating COVID-19 SEIR models with spatial-/time-varying coefficients using genetic and sliding window algorithms
- Title（参考訳）: 遺伝的・スライディングウインドウアルゴリズムを用いた空間・時間変動係数を用いた新型COVID-19 SEIRモデルの校正フレームワーク
- Authors: Huan Zhou, Ralf Schneider,
- Abstract要約: サセプティブル感染除去モデル(SEIR)は、非薬剤的介入(NPI)がCOVID-19の流行の地域的および時間的分布に与える影響をモデル化するために、空間的・時間的に異なる係数を仮定する。
SEIRモデルの空間/時間変化パラメータを最適化するための新しい校正フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.033966447393941
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A susceptible-exposed-infected-removed (SEIR) model assumes spatial-/time-varying coefficients to model the effect of non-pharmaceutical interventions (NPIs) on the regional and temporal distribution of COVID-19 disease epidemics. A significant challenge in using such model is their fast and accurate calibration to observed data from geo-referenced hospitalized data, i.e., efficient estimation of the spatial-/time-varying parameters. In this work, a new calibration framework is proposed towards optimizing the spatial-/time-varying parameters of the SEIR model. We also devise a method for combing the overlapping sliding window technique (OSW) with a genetic algorithm (GA) calibration routine to automatically search the segmented parameter space. Parallelized GA is used to reduce the computational burden. Our framework abstracts the implementation complexity of the method away from the user. It provides high-level APIs for setting up a customized calibration system and consuming the optimized values of parameters. We evaluated the application of our method on the calibration of a spatial age-structured microsimulation model using a single objective function that comprises observed COVID-19-related ICU demand. The results reflect the effectiveness of the proposed method towards estimating the parameters in a changing environment.
- Abstract（参考訳）: サセプティブル感染除去モデル(SEIR)は、非薬剤的介入(NPI)がCOVID-19の流行の地域的および時間的分布に与える影響をモデル化するために、空間的・時間的に異なる係数を仮定する。
このようなモデルを使用する上で重要な課題は、地理的に参照された入院データ、すなわち空間的/時間的変動パラメータの効率的な推定から得られたデータに対する高速かつ正確な校正である。
本研究では,SEIRモデルの空間的/時間的パラメータを最適化するための新しい校正フレームワークを提案する。
また、重なり合うスライディングウインドウ手法(OSW)と遺伝的アルゴリズム(GA)キャリブレーションルーチンを組み合わせ、セグメント化されたパラメータ空間を自動的に検索する手法も考案した。
並列化GAは計算負担を軽減するために使用される。
我々のフレームワークは、メソッドの実装の複雑さをユーザから切り離して抽象化します。
カスタマイズされたキャリブレーションシステムを設定し、パラメータの最適化された値を使用するための高レベルのAPIを提供する。
本手法の適用例を,COVID-19関連ICU需要を観測した単一目的関数を用いて,空間年齢構造マイクロシミュレーションモデルのキャリブレーションについて検討した。
その結果, 提案手法の有効性を反映し, 変動環境におけるパラメータの推定を行った。
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