Small World Model para escalar el resultado de la predicción basado en el modelo SEIR

Por • 29 abr, 2021 • Sección: sociologia

Guixu Lin , Peiran Li , Yicheng Zhao , Haoran Zhang , Xuan Song

La simulación de epidemias basada en datos ayuda a mejorar la formulación de políticas. En comparación con las simulaciones a macroescala impulsadas por datos estadísticos, los datos GPS a nivel individual pueden ofrecer resultados más precisos y espacializados. Sin embargo, los grandes datos de GPS, generalmente recopilados de los usuarios de teléfonos móviles, no pueden cubrir todas las poblaciones. Por lo tanto, este estudio propone un modelo de mundo pequeño, para mapear los resultados del «mundo pequeño» (simulación con datos parcialmente muestreados) al mundo real. Basado en los principios básicos de la transmisión de enfermedades, este estudio deriva dos parámetros: un factor de escala de tiempo para mapear el período simulado con el período real, y un factor de escala de cantidad para mapear el número de infectados simulado con el número de infectados real. Se cree que este modelo podría convertir la simulación del «mundo pequeño» en el estado del mundo real,

arXiv: 2104.06658v1 [cs.CY]

Computadoras y sociedad (cs.CY)

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