
Un equipo científico del Technological Institute for Data, Complex Networks & Cybersecurity (DCNC Sciences) de la Universidad Rey Juan Carlos está realizando una aportación matemática de predicción de propagación del COVID-19 para el Comité Español de Matemáticas (CEMat).
Se puede ver en el siguiente enlace:
https://www.dcncsciences.com/predictor-covid-19/
El modelo está basado en un sistema de ecuaciones diferenciales y desagregado por Comunidades Autónomas que incluye varios experimentos de acotación y optimización de parámetros, así como un análisis comparativo entre el modelo agregado de todo el país y el separado por comunidades autónomas.
El sistema está siendo bastante fiable, porque combina ecuaciones diferenciales con técnicas de ajuste funcional y elementos de data science. Ha habido días en los que la diferencia entre la predicción y el dato real final ha sido de dos o seis personas.
El sistema funciona en dos fases. Dentro del modelo SEIR (Susceptibles, Expuestos, Infectados y Recuperados), se eligen parámetros que pueden variar en un rango, variamos muchos de estos parámetros, a través de operaciones matemáticas y los que más se parecen a la realidad se utilizan para hacer las predicciones.
En la elaboración del modelo colaboran Regino Criado, David Aleja y Miguel Romance.
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