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J-GLOBAL ID：202002216452871833   整理番号：20A2288109

一般化分数次SEIRモデルによる米国におけるCOVID-19の流行傾向の予測解析【JST・京大機械翻訳】

Forecast analysis of the epidemics trend of COVID-19 in the USA by a generalized fractional-order SEIR model

著者 (4件)： Xu Conghui (Department of Mathematics ,School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Yu Yongguang (Department of Mathematics ,School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Chen YangQuan (Mechatronics, Embedded Systems and Automation Lab, University of California, Merced, Merced, CA, USA) ,  Lu Zhenzhen (Department of Mathematics ,School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： Nonlinear Dynamics  (Nonlinear Dynamics)
巻： 101  号： 3  ページ： 1621-1634  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2017A  ISSN： 0924-090X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,一般化分数次数SEIRモデルを提案し,SEIQRPモデルによって表示し,個体群を感受性,曝露,感染性,検疫,回復および非感受性個体に分割し,将来における2019(COVID-19)および他の昆虫疾患におけるコロナウイルス病のような感染症の起こりうる発生の予測に対する基本的指導的意義を有した。最初に,モデルのいくつかの定性的特性を分析した。基本再生数[数式:原文を参照]を導いた。[数式:原文を参照]の場合,無病平衡点はユニークで局所的に漸近安定である。[数式:原文を参照]の場合,固有平衡点も独特である。さらに,いくつかの条件を確立して,無病および風土病平衡点の局所漸近安定性を保証した。米国におけるCOVID-19拡散の傾向を予測した。個人行動と政府緩和測定の影響を考慮して,SEIQRPDモデルとして定義した修正SEIQRPモデルを提案し,個体群を感受性,曝露,感染性,検疫,回復,非感受性および死者に分割した。米国の実データによると,著者らの改良モデルは,次の2週間で流行傾向のためのより良い予測能力を持っていることがわかった。従って,次の2週間における米国の流行傾向を調べ,孤立事例のピークを予測した。修正SEIQRPモデルは,COVID-19の開発プロセスをうまく捕捉し,それは大発生の傾向を理解するための重要な参照を提供する。Copyright Springer Nature B.V. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 漸近安定 ,  感受性 ,  *感染症 ,  昆虫類 ,  風土病 ,  個体群
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  平衡点 ,  *分数次 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  分数次数 ,  一般化SEIRモデル ,  流行 ,  ピーク予測

分類 (2件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  疫学  (GB03000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 一般化 ,  分数次 ,  モデル ,  米国 ,  COVID-19 ,  流行 ,  傾向 ,  予測解析