拡張SEIRモデルによるCOVID-19感染予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-069

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): A Study of Anticipation of COVID-19 Infection Using an Extended SEIR Model

著者名: 竹内一成（近畿大学）,松野純男（近畿大学）,大星直樹（近畿大学）

著者名(英語): Kazunari Takeuchi (Faculty of Science and Engineering, Kindai University),Sumio Matzuno (Faculty of Science and Engineering, Kindai University),Naoki Ohboshi (Faculty of Science and Engineering, Kindai University)

キーワード: SEIRモデル|シミュレーション|COVID-19|SEIR Model|SImulation|COVID-19

要約(日本語): 2020年初頭より感染拡大したCOVID-19は社会に大きな影響を与えた。医療対策立案のためには正確な感染者数の予測が必要である。本稿では，感染予測に適応されるSEIRモデルのS(未感染者), E(潜伏中の感染者), I(感染者), R(隔離, 免疫獲得者)のうち，S(未感染者)を行動に関する自粛の意識レベルに応じて3つのグループに分けてシミュレーションを行った。その際，感染の有無の指標となるPCR検査の感度，特異度，さらに感染率を設定し，大阪の実データにより算出した。拡張SEIRモデルで感染率を2.7%

本誌掲載ページ: 108-109 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 362 Kバイト