| Autor: |
Billong Iv, S, Koumou, G, Bouétou Bouétou, Thomas |
| Přispěvatelé: |
Ecole Nationale Supérieure Polytechnique de Yaoundé (ENSPY), Université de Yaoundé I |
| Jazyk: |
angličtina |
| Rok vydání: |
2019 |
| Předmět: |
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| Popis: |
The prediction models do not generally take into account the spatiotemporal dynamics of mobile entities for which the prediction is made. This paper aims to show the impact of considering this constraint in a prediction model. The approach used is based on a mathematical equation of population dynamics, completed with the balance method based on particles diffusion, to obtain a diffusion equation form on which the model is based. The discretization is made using the finite volume method on homogeneous mesh. The resulting model is strongly linked to a probabilistic diffusion coefficient that highlights the random nature of the displacement of mobile entities within a closed environment. This approach is illustrated to the traditional SIR epidemiological model which is completed with the spatiotemporal constraints. RESUME :; Les modèles de prédiction ne prennent généralement pas en compte la dynamique spatio-temporelle des entités mobiles pour lesquelles la prédiction est faite. Cet article a pour objectif de montrer l'impact de la prise en compte de cette contrainte dans un modèle de prédiction. L'approche utilisée est basée sur une équation mathématique de la dynamique des populations, complétée par la méthode de bilan basée sur la diffusion des particules, pour obtenir une forme d'équation de diffusion sur laquelle le modèle est basé. La discrétisation est réalisée selon la méthode des volumes finis sur un maillage homogène. Le modèle résultant est fortement lié à un coefficient de diffusion probabiliste qui met en évidence le caractère aléatoire du déplacement d'entités mobiles dans un environnement clos. Cette approche est illustrée par le modèle épidémiologique SIR traditionnel, complété par les contraintes spatio-temporelles. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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