SEIRモデルによる新型コロナウィルス発症者数の予測

4月11日現在、先週のモデルの計算結果より、実際の感染者数（累積）は1311人上振れしています。

感染症数理モデルとしてよく使われるSIRモデル、SEIRモデルを作成し、シミュレーションしてみました。市中での潜伏期間を考慮し、緊急事態宣言後を計算したSEIRモデルの結果を次に示します。（SEIRモデルの各種パラメータは現実に合うように決定）

SEIRモデル

SEIRモデルの微分方程式を4次のルンゲックタ法を利用して数値計算

参考文献で紹介されているVBA('Runge-Kutta法(吉川　浩氏（日大）制作に菊入勝也氏補作）)を改造してプログラムを作成

前提条件

2020/3/1 239人から計算開始

2020/4/10 6005人になるようにパラメータ調整

2020/4/8　緊急事態宣言　接触8割抑制

感染率β：1.527E-09

回復の速度γ：0.071428571

接触ごとに感染が生じる確率p：0.019245

1日に接触する平均人数m：10　（4/8以降を2に調整し再計算）

総人口N：126000000

発症率（感染性を得る率）ε：0.2

2020/3/1～2020/5/30の発症者数変化　1日に接触する平均人数：10人

2020/3/1～2020/5/30の発症者数変化　1日に接触する平均人数（4/8以降）：2人

2020/3/1～2020/5/30の発症者数変化　1日に接触する平均人数（4/8以降）：2人、3人、4人の比較

参考文献

・西浦博，稲葉寿，感染症流行の予測：感染症数理モデルにおける定量的課題，統計数理，54(2),461-480,2006.

・稲葉寿，微分方程式と感染症数理疫学，数理科学，538,2008.

・Excelで簡単微分方程式，https://chemeng.web.fc2.com/cemath/cemath50.html