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covid-19 in china Dina
8 months ago
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Rashid_COVID-19 crisis
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Pada Tugas 3 mata kuliah Pemodelan Transportasi Laut, ditugaskan untuk membuat pemodelan penyebaran COVID-19 di negara yang dipilih, dan pada simulasi ini merupakan negara Indonesia

Dosen Pengampu : Dr.-Ing Ir Setyo Nugroho
Simulasi Pemodelan Penyebaran COVID-19 di Indonesia
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Modelo SEIR in Covid-19
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Omer Ozkan System Dynamics Model Covid-19
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Ausbreitung von SARS-CoV-19 in verschiedenen Ländern
- bitte passen Sie die Variablen über die Schieberegler weiter unten entsprechend an

Italien

    ältere Bevölkerung (>65): 0,228
    Faktor der geschätzten unentdeckten Fälle: 0,6
    Ausgangsgröße der Bevölkerung: 60 000 000
    hoher Blutdruck: 0,32 (gbe-bund)
    Herzkrankheit: 0,04 (statista)
    Anzahl der Intensivbetten: 3 100


Deutschland

    ältere Bevölkerung (>65): 0,195 (bpb)
    geschätzte unentdeckte Fälle Faktor: 0,2 (deutschlandfunk)
    Ausgangsgröße der Bevölkerung: 83 000 000
    hoher Blutdruck: 0,26 (gbe-bund)
    Herzkrankheit: 0,2-0,28 (Herzstiftung)
   
Anzahl der Intensivbetten: 5 880


Frankreich

    ältere Bevölkerung (>65): 0,183 (statista)
    Faktor der geschätzten unentdeckten Fälle: 0,4
    Ausgangsgröße der Bevölkerung: 67 000 000
    Bluthochdruck: 0,3 (fondation-recherche-cardio-vasculaire)
    Herzkrankheit: 0,1-0,2 (oecd)
   
Anzahl der Intensivbetten: 3 000


Je nach Bedarf:

    Anzahl der Begegnungen/Tag: 1 = Quarantäne, 2-3 = soziale Distanzierung , 4-6 = erschwertes soziales Leben, 7-9 = überhaupt keine Einschränkungen // Vorgabe 2
    Praktizierte Präventivmassnahmen (d.h. sich regelmässig die Hände waschen, das Gesicht nicht berühren usw.): 0.1 (niemand tut etwas) - 1 (sehr gründlich) // Vorgabe 0.8
    Aufklärung durch die Regierung: 0,1 (sehr schlecht) - 1 (sehr transparent und aufklärend) // Vorgabe 0,9
    Immunitätsrate (aufgrund fehlender Daten): 0 (man kann nicht immun werden) - 1 (wenn man es einmal hatte, wird man es nie wieder bekommen) // Vorgabe 0,4


Schlüssel

    Anfällige: Menschen sind nicht mit SARS-CoV-19 infiziert, könnten aber infiziert werden
    Infizierte: Menschen sind infiziert worden und haben die Krankheit COVID-19
    Geheilte: Die Menschen haben sich gerade von COVID-19 erholt und können es in diesem Stadium nicht mehr bekommen
    Tote: Menschen starben wegen COVID-19
    Immunisierte: Menschen wurden immun und können die Krankheit nicht mehr bekommen
    Kritischer Prozentsatz der Wiederherstellung: Überlebenschance ohne spezielle medizinische Behandlung



SARS-CoV-19 Modell von Lucia Vega Resto
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COVID-19 Model of Puerto Princesa City as of May 19,2023.
COVID-19 Model of Puerto Princesa City
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Here we have a basic SEIR model and we will investigate what changes would be appropriate for modelling the 2019 Coronavirus 

Modelo SEIR para COVID-19
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Contagios COVID-19
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La meilleur simulation du marché à propos de la Covid-19
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Problem Situation COVID-19
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самостаятельная работа часть 2 Акилбеков Асет
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Here we have a basic model and we will investigate what changes would be appropriate for modelling the 2019 Coronavirus.

We add simple containment meassures that affect different paramenters.

The initial parametrization is based on the suggested current data. The initial population is set for Hong Kong.

The questions that we want to answer in this kind of models are not the shape of the curves, that are almost known from the beginning, but, when this happens, and the amplitude of the shapes. This is crucial, since in the current circumstance implies the collapse of certain resources, not only healthcare.

COVID-19 spread with containment measures
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Өзіндік жұмысы 2 агенттік
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Model di samping adalah model SEIR yang telah dimodifikasi sehingga dapat digunakan untuk menyimulasikan perkembangan penyebaran COVID-19.
SEIR Model for COVID-19 in Indonesia (Revised V2)
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COVID-19 Thailand 2020-2024y
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Қазақстандағы Ковид 19
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Introduction
This model simulates the COVID-19 outbreaks in Burnie, the government reactions, as well as the economic impact. The government's strategy is based on the number of COVID-19 cases reported and testing rates and recovered.

Assumptions
In the same trend that government policy decreases infection, it also reduces economic growth.
When there are ten or fewer COVID-19 cases reported, government policy is triggered.
The economy suffers as a result of an increase in COVID-19 cases.

Interesting insights
The higher testing rates appear to result in a more quick government response, resulting in fewer infectious cases. However, it has a negative influence on the economy.
Model of COVID-19 outbreak in Burnie Tasmania - Xiaoqing Ren 525418
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Кредит 4 дз
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Cálculo de Número de Infectados do COVID-19
Cálculo de Ocupação de Leitos de UTI
Santa Maria Covid-19
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Semirara island Casual Loop Diagram