Contributions to Game Theory and Management
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Contributions to Game Theory and Management:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Contributions to Game Theory and Management, 2023, том 16, страницы 110–131
DOI: https://doi.org/10.21638/11701/spbu31.2023.08
(Mi cgtm444)
 

Modified SEIQHRDP and machine learning prediction for the epidemics

Li Yike, Elena Gubar

St. Petersburg State University, 7/9, Universitetskaya nab., St.Petersburg, 198504, Russia
Список литературы:
Аннотация: This paper is dedicated to investigating the transmission and prediction of viruses within human society. In the first phase, we augment the classical Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered (SEIR) model by incorporating four novel states: protected status ($P$), quarantine status ($Q$), self-home status ($H$), and death status ($D$). The numerical solution of this extended model is obtained using the well-established fourth-order Runge-Kutta algorithm. Subsequently, we employ the next matrix method to calculate the basic reproduction number ($R_0$) of the infectious disease model. We substantiate the stability of the basic reproductive number through an analysis grounded in Routh-Hurwitz theory. Lastly, we turn to the application and comparison of statistical models, specifically the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) models, for time series prediction.
Ключевые слова: dynamics model, Runge-Kutta, ARIMA, Bi-LSTM model.
Тип публикации: Статья
Язык публикации: английский
Образец цитирования: Li Yike, Elena Gubar, “Modified SEIQHRDP and machine learning prediction for the epidemics”, Contributions to Game Theory and Management, 16 (2023), 110–131
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{YikGub23}
\by Li~Yike, Elena~Gubar
\paper Modified SEIQHRDP and machine learning prediction for the epidemics
\jour Contributions to Game Theory and Management
\yr 2023
\vol 16
\pages 110--131
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/cgtm444}
\crossref{https://doi.org/10.21638/11701/spbu31.2023.08}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/cgtm444
  • https://www.mathnet.ru/rus/cgtm/v16/p110
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:41
    PDF полного текста:15
    Список литературы:19
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025