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分析新冠疫情:一种采用高斯脉冲模型的方法

Analyzing COVID-19 outbreaks: A methodological approach with Gaussian pulse models.

作者信息

Setianto Setianto, Hidayat Darmawan

机构信息

Department of Physics, FMIPA, Universitas Padjadjaran, Jalan Raya Bandung-Sumedang KM 21, Sumedang 45363, Indonesia.

Department of Electrical Engineering, FMIPA, Universitas Padjadjaran, Jalan Raya Bandung-Sumedang KM 21, Sumedang 45363, Indonesia.

出版信息

MethodsX. 2024 Feb 27;12:102639. doi: 10.1016/j.mex.2024.102639. eCollection 2024 Jun.

Abstract

This method introduces a methodological approach for comprehensively analyzing COVID-19 outbreaks using Gaussian pulse models to assess transmission rates. Our methodology is designed to provide an in-depth understanding of the intricate dynamics underlying the spread of COVID-19. By incorporating Gaussian pulse models into our approach, we capture temporal and spatial outbreaks' characteristics with high precision. This method provides a detailed overview of our methodological approach, underscoring its potential to revolutionize our comprehension of COVID-19 outbreak dynamics.•Our methodology involves the application of Gaussian pulse models to the transmission rate estimation.•Parameter estimation in epidemic modeling involves adjusting key factors like transmission rate, and effective reproduction number to best match observed data.•We use Microsoft Excel's Solver add-in with the GRG algorithm to find the best parameter values, improving the data fit.

摘要

该方法引入了一种使用高斯脉冲模型全面分析新冠疫情爆发以评估传播率的方法学途径。我们的方法旨在深入理解新冠病毒传播背后复杂的动态变化。通过将高斯脉冲模型纳入我们的方法,我们能够高精度地捕捉疫情爆发的时间和空间特征。该方法详细概述了我们的方法学途径,强调了其在彻底改变我们对新冠疫情爆发动态理解方面的潜力。

  • 我们的方法涉及将高斯脉冲模型应用于传播率估计。

  • 疫情建模中的参数估计涉及调整诸如传播率和有效再生数等关键因素,以最佳匹配观测数据。

  • 我们使用微软Excel的Solver插件和GRG算法来找到最佳参数值,以改善数据拟合。

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