موذج محاكاة للتنبؤ بانتشار جائحة كوفيد-19: نتائج تحليلية مبنية على بيانات كوفيد-19 السعودية الحالية
Title A simulation model for forecasting covid-19 pandemic spread: Analytical results based on the current saudi covid-19 data
الباحث الرئيس هاني صياف حاجر المعمري الحربي
الباحثون المشاركون
التخصص: علوم الحاسب
التخصص الدقيق:
المستخلص: انتشر جائحة فيروس كورونا (COVID-19) في جميع أنحاء العالم خلال النصف الأول من عام 2020. كما هو الحال بالنسبة لجميع الدول، المملكة العربية السعودية، حيث وصل عدد الحالات المبلغ عنها أكثر من 392 ألف حالة في الأسبوع الأول من عام 2020. أبريل 2021، تأثر بشدة بهذا الوباء. نقدم في هذه الدراسة نموذج محاكاة جديدًا لدراسة تطور الوباء في مدينتين رئيسيتين في المملكة العربية السعودية، وهما الرياض (العاصمة) وجدة (ثاني أكبر مدينة). وبالتالي، تقوم هذه الدراسة بتقدير وتوقع عدد الحالات المصابة بفيروس كورونا المستجد (كوفيد-19) في الأشهر المقبلة. والميزة الرئيسية لهذا النموذج هو أنه يعتمد على بيانات حقيقية للمملكة العربية السعودية، مما يجعله أكثر واقعية. علاوة على ذلك، تبحث هذه الورقة المعلمات المستخدمة لفهم شكل منحنى العدوى بشكل أفضل وأكثر دقة، خاصة في المملكة العربية السعودية. وتظهر النتائج التي تم الحصول عليها أهمية عدة عوامل في الحد من انتشار الوباء: معدل الإصابة، والمسافة الاجتماعية، ومسافة المشي للأفراد. نحاول من خلال هذا العمل توعية الجمهور والمسؤولين بخطورة موجات الوباء المستقبلية. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بتحليل البيانات الحالية للحالات المصابة في المملكة العربية السعودية باستخدام طريقة جديدة لتركيب المنحنى الغوسي. وأظهرت النتائج أن المنحنى الوبائي المتوقع آخذ في التسطيح، وهو ما يتم تسجيله في البيانات الحقيقية للعدوى. نقترح أيضًا طريقة جديدة للتنبؤ بالحالات الجديدة. تكشف النتائج التجريبية للحالات المحدثة في المملكة العربية السعودية أن الطريقة المقترحة تتفوق على بعض تقنيات التنبؤ الحالية، وبالتالي فهي أكثر كفاءة في مكافحة الأوبئة المحتملة في المستقبل
Abstract: The coronavirus pandemic (COVID-19) spreads worldwide during the first half of 2020. As is the case for all countries, the Kingdom of Saudi Arabia (KSA), where the number of reported cases reached more than 392 K in the first week of April 2021, was heavily affected by this pandemic. In this study, we introduce a new simulation model to examine the pandemic evolution in two major cities in KSA, namely, Riyadh (the capital city) and Jeddah (the second-largest city). Consequently, this study estimates and predicts the number of cases infected with COVID-19 in the upcoming months. The major advantage of this model is that it is based on real data for KSA, which makes it more realistic. Furthermore, this paper examines the parameters used to understand better and more accurately predict the shape of the infection curve, particularly in KSA. The obtained results show the importance of several parameters in reducing the pandemic spread: the infection rate, the social distance, and the walking distance of individuals. Through this work, we try to raise the awareness of the public and officials about the seriousness of future pandemic waves. In addition, we analyze the current data of the infected cases in KSA using a novel Gaussian curve fitting method. The results show that the expected pandemic curve is flattening, which is recorded in real data of infection. We also propose a new method to predict the new cases. The experimental results on KSA’s updated cases reveal that the proposed method outperforms some current prediction techniques, and therefore, it is more efficient in fighting possible future pandemic