COVID-19演化的SIR模型变体
摘要：对于COVID-19大流行的传播，我们讨论了SIR流行病模型及其不同变体；我们使用了瓜纳华托州和墨西哥的数据。我们提出了一些可以改进这些模型预测的方法。我们考虑了一个时变的感染率，并对数据进行了调整。从人口远远小于国家或州的总人口，并且容易用适当的单位近似得到易感人群（S）约等于1的线性模式开始，我们进行了参数拟合。我们还考虑了当易感人群开始大于1时的情况，为此情况我们对有效传染率进行了调整。我们还探讨了检测到的人群和实际人群的比例，发现在分析的情况下约为10\%。我们通过与恢复病例的拟合来估计死亡人数，这一拟合在一级近似下是线性的，但其他幂函数也能得到较好的一致性。通过对过去数据的预测，我们得出结论，在描述大流行传播时，SIR模型的改进可以在有限的时间段内发挥重要作用。
作者：Nana Cabo Bizet, Jonanthan Hidalgo N''u~nez, Gil Estefano Rodr''igez Rivera
论文ID：2211.08208
分类：Populations and Evolution
分类简称：q-bio.PE
提交时间：2022-11-16