4月11日現在、先週のモデルの計算結果より、実際の感染者数(累積)は1311人上振れしています。
感染症数理モデルとしてよく使われるSIRモデル、SEIRモデルを作成し、シミュレーションしてみました。市中での潜伏期間を考慮し、緊急事態宣言後を計算したSEIRモデルの結果を次に示します。(SEIRモデルの各種パラメータは現実に合うように決定)

SEIRモデル

SEIRモデルの微分方程式を4次のルンゲックタ法を利用して数値計算
参考文献で紹介されているVBA('Runge-Kutta法(吉川 浩氏(日大)制作に菊入勝也氏補作))を改造してプログラムを作成

前提条件
2020/3/1 239人から計算開始
2020/4/10 6005人になるようにパラメータ調整
2020/4/8 緊急事態宣言 接触8割抑制

感染率β:1.527E-09
回復の速度γ:0.071428571
接触ごとに感染が生じる確率p:0.019245
1日に接触する平均人数m:10 (4/8以降を2に調整し再計算)
総人口N:126000000
発症率(感染性を得る率)ε:0.2

20200412-1.png
2020/3/1~2020/5/30の発症者数変化 1日に接触する平均人数:10人


2200412-2.png
2020/3/1~2020/5/30の発症者数変化 1日に接触する平均人数(4/8以降):2人


20200412-3.png
2020/3/1~2020/5/30の発症者数変化 1日に接触する平均人数(4/8以降):2人、3人、4人の比較



参考文献
・西浦博,稲葉寿,感染症流行の予測:感染症数理モデルにおける定量的課題,統計数理,54(2),461-480,2006.
・稲葉寿,微分方程式と感染症数理疫学,数理科学,538,2008.
・Excelで簡単微分方程式,https://chemeng.web.fc2.com/cemath/cemath50.html


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