| Autor: |
Efimov, D. (Denis), Ushirobira, R. (Rosane) |
| Přispěvatelé: |
Finite-time control and estimation for distributed systems (VALSE), Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189 (CRIStAL), Ecole Centrale de Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Centrale de Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Finite-time control and estimation for distributed systems [VALSE] |
| Jazyk: |
angličtina |
| Rok vydání: |
2020 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
[Research Report] Inria. 2020 |
| Popis: |
In this report, a revised version of the well-known mathematical outbreak SEIR model is used to analyze the epidemic's course of COVID-19 in eight different countries. The proposed model enhancements reflect the societal feedback on pandemic and confinement features. The parameters of the SEIR model are identified by using publicly available data for France, Italy, Spain, Germany, Brazil, Russia, New York State (US), and China. The identified model is then applied for the prediction of the SARS-CoV-2 virus propagation under different conditions of confinement. For this purpose, an interval predictor is designed allowing variations and uncertainties in the model parameters to be taken into account. The code and the utilized data are available in Github. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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