Mathematical modeling approach to predict COVID-19 infected people in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
The novel corona virus (COVID-19) has badly affected many countries (more than 180 countries including China) in the world. More than 90% of the global COVID-19 cases are currently outside China. The large, unanticipated number of COVID-19 cases has interrupted the healthcare system in many countries and created shortages for bed space in hospitals. Consequently, better estimation of COVID-19 infected people in Sri Lanka is vital for government to take suitable action. This paper investigates predictions on both the number of the first and the second waves of COVID-19 cases in Sri Lanka. First, to estimate the number of first wave of future COVID-19 cases, we develop a stochastic forecasting model and present a solution technique for the model. Then, another solution method is proposed to the two existing models (SIR model and Logistic growth model) for the prediction on the second wave of COVID-19 cases. Finally, the proposed model and solution approaches are validated by secondary data obtained from the Epidemiology Unit, Ministry of Health, Sri Lanka. A comparative assessment on actual values of COVID-19 cases shows promising performance of our developed stochastic model and proposed solution techniques. So, our new finding would definitely be benefited to practitioners, academics and decision makers, especially the government of Sri Lanka that deals with such type of decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».