Your browser doesn't support javascript.
SIRV-D Optimal Control Model for COVID-19 Propagation Scenarios
Journal of Siberian Federal University Mathematics & Physics ; 26(1):87-97, 2023.
Article in English | ProQuest Central | ID: covidwho-2218906
ABSTRACT
Аннотация. В статье представлена камерная дифференциальная постановка SIR-типа для моделирования динамики заболеваемости вирусными инфекциями, в частности COVID-19, с учетом проводимой кампании вакцинации и возможности потери иммунитета через некоторый промежуток времени после вакцинации или заболевания. Предлагаемая модель расширена за счет учета коэффициентов модели как зависимых от социальной лояльности населения к изоляции и вакцинации. Это позволяет сформулировать задачу оптимального управления и построить различные сценарии развития эпидемиологической ситуации. Результаты, полученные на основе рассмотренных моделей, сравнивались с реальными статистическими данными о заболеваемости в Красноярском крае.AlternateThe article presents the compartmental differential formulation of SIR-type for modeling the dynamics of the incidence of viral infections, in particular COVID-19, taking into account the ongoing vaccination campaign and the possibility of losing immunity during some time period after vaccination or a disease. The proposed model is extended by considering the coefficients of the model as dependent on the social loyalty of the population to isolation and vaccination. This allows us to formulate the optimal control problem and build various scenarios for the development of the epidemiological situation. The results obtained on the basis of the considered models were compared with real statistical data on the incidence in the Krasnoyarsk Territory.
Keywords
Search on Google
Collection: Databases of international organizations Database: ProQuest Central Language: English Journal: Journal of Siberian Federal University Mathematics & Physics Year: 2023 Document Type: Article

Similar

MEDLINE

...
LILACS

LIS

Search on Google
Collection: Databases of international organizations Database: ProQuest Central Language: English Journal: Journal of Siberian Federal University Mathematics & Physics Year: 2023 Document Type: Article