Modeling the Dynamics and Forecasting the fourth Peak of COVID-۱۹ in Iran Using PSO Algorithm
محل انتشار: مجله اپیدمیولوژی و نظام سلامت، دوره: 8، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 288
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_INJER-8-4_002
تاریخ نمایه سازی: 1 دی 1400
چکیده مقاله:
Background and aims: Iran had passed the third peak of COVID-۱۹ pandemic, and was probably witnessing the fourth peak at the time of this study. This study aimed to model the spread of COVID-۱۹ in Iran in order to predict the short-term future trend of COVID-۱۹ from April ۲۳, ۲۰۲۱ to May ۷, ۲۰۲۱.Methods: In this study, a modified SEIR epidemic spread model was proposed and the data on the number of cases reported by Iranian government from February ۲۰, ۲۰۲۰ to April ۲۳, ۲۰۲۱ were used to fit the proposed model to the reported data using particle swarm optimization (PSO) algorithm. Then the short-term future trend of COVID-۱۹ cases were predicted by using the estimated parameters.Results: The results indicated that the effective reproduction number increased in Nowruz (i.e., Persian New Year, ۱۴۰۰) and it was estimated to be ۱.۲۸ in the given period. According to the results from the short-term prediction of COVID-۱۹ cases, the number of active confirmed cases in the fourth peak was estimated to be ۵۱۶ ۴۱۱ cases on May ۲, ۲۰۲۱.Conclusion: Following the results from our short-term prediction, implementing strict social distancing policies was found absolutely necessary for relieving the Iran’s health care system of the tremendous burden of COVID-۱۹.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ebrahim Sahafizadeh
Department of Computer Engineering, Persian Gulf University, Bushehr ۷۵۱۶۹, Iran
Mohammad Ali Khajeian
Department of Computer Engineering, Persian Gulf University, Bushehr ۷۵۱۶۹, Iran
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 :