Bayessches räumlich-zeitliches Interaktionsmodell für Covid-19

15. Oktober 2020

Ein Gemeinschaftsprojekt der Arbeitsgruppe Neuroinformatik an der Universität Osnabrück und des Jülich Supercomputing Centre, auf Basis der Daten des RKI

BSTIM-Covid19

Aktuelle Daten und Vorhersage der täglich gemeldeten Neuinfektionen mit COVID-19 für Landkreise in Deutschland. Das Model beschreibt die zeitliche Entwicklung der Neuinfektionen in einen Zeitraum von mehreren Wochen. Es betrachtet dazu nicht nur die wahrscheinlichste Entwicklung oder die mittlere Entwicklung, sondern schätzt die Wahrscheinlichkeit für verschiedene Szenarien ab, die mit der aktuellen Datenlage kompatibel sind. Zudem wird die räumlich-zeitliche Komponente des Infektionsgeschehens geschätzt und als sogenannter "Interaktionskernel" dargestellt. Die Arbeit basiert auf einer Adaption des BSTIM Models, angepasst an die COVID-19 Situation. Das Model beschreibt die tagesaktuellen Meldedaten basierend auf den Daten des RKI ...

Quelle: fz-juelich.de
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