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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2024-03-12
摘要
新冠肺炎 (COVID-19) 疫情宣布兩年多後，我們仍在經歷傳染浪潮。由於這是一個長期的過程，因此有必要使用預測工具來識別區域內的密集活躍地點。本研究介紹了預測模型的開發，該模型用於預測墨西哥及其地區的傳染過程的進展。該方法涵蓋確定性和機率建模的各個方面。確定性部分由經典的 SIR 模型和一些調整組成。機率部分建構並填入一個三維數組，然後用於描述和回憶一段時間後從一種狀態變為另一種狀態的機率，非常類似於馬可夫過程。過程狀態被建模為兩個條件的組合：感染指數成長參數和我們稱為「寬容度」的代理變量，該變量考慮了影響 COVID-19 傳播的所有綜合社會活動因素。結果提供了未來三週內指數成長參數和新感染個體數量的預測。所提出的方法的功能允許以合理的精度預測新感染的 COVID-19 個體，同時捕捉建模系統的特徵動態和行為。