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J-GLOBAL ID：202202238775604305   整理番号：22A1082705

ロジスティック成長とSIRモデルを用いたインドとタミルナズにおけるCOVID-19の発生と拡散の予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting the outbreak and spread of COVID-19 in India and Tamilnadu using logistic growth and SIR models

著者 (4件)： Geetha S. (Department of Science and Humanities(Maths), National Engineering College, Tamilnadu, India) ,  Rajeswari S. (Department of Science and Humanities(Maths), National Engineering College, Tamilnadu, India) ,  Gomathi V. (Department of Computer Science and Engineering, National Engineering College, Tamilnadu, India) ,  Latha V. (Department of Chemistry, Sri. S.Ramasamy Naidu Memorial College, Tamilnadu, India)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2444  号： 1  ページ： 020004-020004-13  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 全世界は,新しいコロナウイルス(COVID-19)の広がりにより,その歴史において珍しい状況に直面している。第1は,中国,湖北省,武漢市における12月2019日の間,その存在に影響した。しかし,病気の広がりは,わずかに見える,そして,インドの首都都市全体で流行分布をもたらす。2020年6月15日,インドでは,368705が確認事例であり,12280人が彼らの生活を死亡させた。日常感染の統計,死亡と回復データ,およびインドにおけるCOVID-19の流行傾向の予測は,公共介入戦略の影響を開発し,測定するために最も重要な重要性を持つ。インドとTamil Naduの初期105日のCOVID-19統計(その状態の1つ)に基づいて,ロジスティック成長モデルを構築し,それらの精度をR2係数測定と比較した。ロックダウン期間と厳しい保護対策に基づいて,4つの異なるSIRモデルのシナリオベースの分析は,確認されたケースを予測する。この提案したシナリオベースの分析は,インドにおけるCOVID-19発生によって感染する集団の全割合による感染の最大感染率と最大ピーク日を予推定するために有効である。この分析は,発生状況の指数的成長にもかかわらず,厳しい制御対策がインドでうまく働いていることを示唆する。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市 ,  *インド ,  中華人民共和国 ,  感染 ,  罹患率 ,  集団 ,  コロナウイルス科 ,  流行
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  成長モデル ,  感染率 ,  湖北省 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 成長 ,  SIRモデル ,  インド ,  拡散 ,  予測