Esempi in Python per SIR

Esempio n. 1

File: municipios.py Progetto: ramonfontes/Mathematical-and-Statistical-Modeling-of-COVID19-in-Brazil

#    if (local[i].TOTAL.iloc[-1]>=min_cases) & (len(local[i])>=10):
#        novo_local.append(local[i])
#        novo_nome.append(nome[i])
#previsao_ate = previsao_ate + dt.timedelta(1)
modelos = []
for i in range(len(novo_nome)):
    print("\n" + str(novo_local[i].city[0]) + '\n')
    modelo = None
    N = 0
    if novo_nome[i] in pop:
        N = pop[novo_nome[i]]
    else:
        print('não achou pop da cidade ' + str(novo_nome[i]))
        N = 10000
    if modelo_usado == 'SIR':
        modelo = md.SIR(N, numeroProcessadores)
    elif modelo_usado == 'EXP':
        modelo = md.EXP(N, numeroProcessadores)
    elif modelo_usado == 'SEIR':
        modelo = md.SEIR(N, numeroProcessadores)
    elif modelo_usado == 'SEIRHUD':
        modelo = md.SEIRHUD(N, numeroProcessadores)
    else:
        print('Modelo desconhecido ' + modelo_usado)
        sys.exit(1)

    y = novo_local[i].TOTAL
    x = range(1, len(y) + 1)
    d = novo_local[i].mortes

    if modelo_usado == 'SIR':

Esempio n. 2

File: municipios.py Progetto: eluisluzquadros/Mathematical-and-Statistical-Modeling-of-COVID19-in-Brazil

nome, local = md.ler_banco('../data/datamun.csv','cod_city')

novo_nome = []
novo_local = []

for i in range(len(nome)):
    if (local[i].totalcasos.iloc[-1]>=min_cases) & (len(local[i])>=10):
        novo_local.append(local[i])
        novo_nome.append(nome[i])
previsao_ate = previsao_ate + dt.timedelta(1)
modelos=[]
for i in range(len(novo_nome)):
    print("\n"+str(novo_local[i].city[0])+'\n')
    modelo = None
    if modelo_usado =='SIR':
        modelo = md.SIR(N_inicial)
    elif modelo_usado =='SIR_EDO':
        modelo = md.SIR_EDO(N_inicial)
    elif modelo_usado=='SEQIJR_EDO':
        modelo = md.SEQIJR_EDO(N_inicial)
    else:
        print('Modelo desconhecido '+modelo_usado)
        sys.exit(1)
    # SIR, SIR_EDO ou SEQIJR_EDO
    y = novo_local[i].totalcasos
    x = range(1,len(y)+1)
    modelo.fit(x,y)
    modelos.append(modelo)
    dias = (previsao_ate-novo_local[i].date.iloc[0]).days
    x_pred = range(1,dias+1)
    y_pred =modelo.predict(x_pred)

Esempio n. 3

File: estados.py Progetto: ramonfontes/Mathematical-and-Statistical-Modeling-of-COVID19-in-Brazil

    # print(str((dia_fim - dia_ini).days))
    diaBound.append((ini, fim, dia_ini))
    if ini > fim:
        beta_variavel = False

modelos = []
N_inicial = 0
for i in range(len(novo_nome)):
    if novo_nome[i] == 'TOTAL':
        N_inicial = 217026005
    else:
        N_inicial = int(df_pop['Pop'][df_pop.Sigla == novo_nome[i]])
    print("\n\n" + str(novo_nome[i]) + '\n')
    modelo = None
    if modelo_usado == 'SIR':
        modelo = md.SIR(N_inicial, numeroProcessadores)
    elif modelo_usado == 'EXP':
        modelo = md.EXP(N_inicial, numeroProcessadores)
    elif modelo_usado == 'SEIR':
        modelo = md.SEIR(N_inicial, numeroProcessadores)
    elif modelo_usado == 'SEIRHUD':
        modelo = md.SEIRHUD(N_inicial, numeroProcessadores)

    else:
        print('Modelo desconhecido ' + modelo_usado)
        sys.exit(1)

    y = novo_local[i].TOTAL
    d = novo_local[i].mortes
    x = range(1, len(y) + 1)