Denna studie integrerar den dagliga intercity migrationsdata med den klassiska Susceptible-Exposed-Infected-Removed (SEIR) modell för att konstruera en ny modell lämplig för att beskriva dynamiken i epidemispridning av Coronavirussjukdom 2019 i Kina. Dagliga intercity migreringsdata för 367 städer i Kina samlas in från Baidu Migration, ett mobil-app-baserat mänskligt migreringsspårningssystem. Historiska uppgifter om smittade, återvunna och dödsfall från officiell källa används för modellmontering. Den uppsättning modellparametrar som erhålls från bästa datamontering med hjälp av ett begränsat icke-linjärt optimeringsförfarande används för uppskattning av dynamiken i epidemispridning under de kommande veckorna. Våra resultat visar att antalet infektioner i de flesta städer i Kina kommer att nå sin topp mellan mitten av februari till början av mars 2020, med cirka 0,8 %, mindre än 0,1 % och mindre än 0,01 % av befolkningen så småningom smittade i Wuhan, Hubei-provinsen respektive resten av Kina.
Zhan m.fl. REF integrerade de dagliga uppgifterna om migration mellan städer med den klassiska SEIR-modellen för att konstruera en ny modell som lämpar sig för att beskriva epidemin.
Modeling and Prediction of the 2019 Coronavirus Disease Spreading in China Incorporating Human Migration Data
{'venue': None, 'journal': 'medRxiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}