Assessment of the Mathematical Model for Investigating Covid-۱۹ Peak as A Global Epidemic in Iran

سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 44

فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_MACO-3-2_008

تاریخ نمایه سازی: 14 بهمن 1402

چکیده مقاله:

In this paper, we investigate the COVID-۱۹ pandemic in Iran from a mathematical modeling perspective. By improving the well-known susceptible infected recovered (SIR) family of compartmental models and adding unreported cases obtain a local model for Iran. Since we only want infected cases, we have refused to add other classes which there are can be. we estimate the infected case by using the reported data of the first period of the outbreak and will apply the results to data of the provinces of Ardabil and Guilan which were available to us as well as published data from Iran. We show that, if some of the indexes are constant, the future infectious reported cases are predictable. Also, we show a good agreement between the reported data and the estimations given by the proposed model. We further demonstrate the importance of choosing this proposed model used to by finding the basic reproductive number. Also, we will estimate the probability distribution for the death rate. Our study can help the decision-making of public health.

نویسندگان

Hossein Taheri

University of Mohaghegh Ardabili

Nasrin Eghbali

University of Mohaghegh Ardabili

Masoumeh Pourabd

University of Mazandaran

Huaiping Zhu

York University

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Azar A., Control Applications for Biomedical Engineering Systems, Elsevier Science, ...
  • Brauer F. and Castillo-Chavez C., Mathematical Models in Population Biology ...
  • Chen T. M., Rui J., Wang Q. P., Zhao Z. ...
  • Haefner J., Modeling Biological Systems: Principles and Applications, Springer, ۲۰۰۵ ...
  • Ivorra B. and Ramos A. M., Application of the Be-CoDis ...
  • Ivorra B. and Ramos A. M. , Validation of the ...
  • Ivorra B. , Ramos A. M. and Ngom D., Be-CoDiS: ...
  • Lin Q., Zhao S., Gao D., Lou Y., Yang S., ...
  • Liu Z., Magal P., Seydi O. and Webb G., Understanding ...
  • Rohatgi V. K. and Saleh A. M., An Introduction to ...
  • Tang B., Wang X., Li Q., Bragazzi N. L., Tang ...
  • Tang B., Bragazzi N. L., Li Q., Tang S., Xiao ...
  • Vries G. de , Hillen T., Lewis M., Schõnfisch B. ...
  • Wu J. T., Leung K. and Leung G. M., Nowcasting ...
  • Yang W., Karspeck A. and Shaman J., Comparison of filtering ...
  • Worldometer website: https://www.worldometers.info/coronavirus/country/iran/ ...
  • نمایش کامل مراجع