4. ConclusionIn this paper, we have

4. Conclusion
In this paper, we have proposed a model based on the standard SEIR model where a term describing the impact
of the neighborhood structure was added. We have determined the value of the key parameter R0 which allows to
predict the temporal evolution of a disease in a population. Here we study the influence of neighborhood shape on
the disease spread via the basic reproduction number.
Using the SEIR CA model, we have shown that the spatial distribution of the cells in the neighborhood have a
real influence on the disease spreading. It allows the increasing of the maximum peak value of infected individuals
and the decreasing of the time when the maximum peak occurs. As a consequence it affects the basic reproduction
number. This is simular to the result obtained in [10] where ordinary differential equations have been used for
modelling epidemic spreding. We can then suggest that an accurate estimate of R0 have to take into account some
parameters related to the neighborhood structure as for instance the distance impact factor. That will be considered
in a futur work.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4. บทสรุปในกระดาษนี้ เราได้เสนอแบบจำลองที่อิงแบบจำลอง SEIR มาตรฐานคำอธิบายผลกระทบย่าน โครงสร้างถูก เราได้กำหนดค่าของพารามิเตอร์คีย์ R0 ซึ่งอนุญาตให้ทำนายการวิวัฒนาการที่ขมับของโรคในประชากร ที่นี่เราศึกษาอิทธิพลของรูปร่างย่านบนโรคที่แพร่กระจายผ่านทางหมายเลขสืบพันธุ์พื้นฐานโดยใช้แบบจำลอง SEIR CA เราได้แสดงให้เห็นว่า มีการกระจายตัวเชิงพื้นที่ของเซลล์ในย่านความอิทธิพลจริงในการแพร่กระจายโรค จะช่วยให้การเพิ่มขึ้นของค่าสูงสุดสูงสุดของผู้ติดเชื้อและการลดลงของเวลาเมื่อเกิดจุดสูงสุดสูงสุด เป็นผล จะมีผลกับภาพพื้นฐานหมายเลข นี่คือผลงานที่ผลที่ได้รับใน [10] ที่มีการใช้สมการเชิงอนุพันธ์สามัญสำหรับแบบจำลอง spreding แพร่ระบาด แล้วเราสามารถแนะนำการประเมินที่แม่นยำของ R0 ต้องคำนึงบางพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างย่านสำหรับอินสแตนซ์ตัวคูณผลกระทบของระยะทาง ที่จะถือว่าในการทำงานความยั่งยืนในอนาคต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4. สรุป
ในบทความนี้เราได้นำเสนอรูปแบบขึ้นอยู่กับรูปแบบการ SEIR มาตรฐานที่เป็นคำอธิบายผลกระทบ
ของโครงสร้างพื้นที่ใกล้เคียงถูกเพิ่มเข้ามา เราได้พิจารณาค่าของพารามิเตอร์ที่สำคัญ R0 ซึ่งจะช่วยให้ไป
ทำนายวิวัฒนาการชั่วขณะของการเกิดโรคในประชากร ที่นี่เราศึกษาอิทธิพลของรูปร่างเขตใน
โรคแพร่กระจายผ่านทางหมายเลขสืบพันธุ์พื้นฐาน.
เมื่อใช้โมเดล SEIR CA เราได้แสดงให้เห็นว่าการกระจายของเซลล์ในพื้นที่ใกล้เคียงมี
อิทธิพลที่แท้จริงในการแพร่กระจายโรค จะช่วยให้การเพิ่มขึ้นของมูลค่ายอดสูงสุดของผู้ติดเชื้อ
และลดเวลาที่ยอดเขาสูงสุดเกิดขึ้น เป็นผลให้มันมีผลต่อการสืบพันธุ์ขั้นพื้นฐาน
จำนวน นี่คือ simular เพื่อผลที่ได้รับใน [10] ที่สมการเชิงอนุพันธ์สามัญได้ถูกนำมาใช้สำหรับ
การสร้างแบบจำลองการแพร่ระบาด spreding แล้วเราสามารถชี้ให้เห็นว่าการประมาณการที่ถูกต้องของ R0 ต้องคำนึงถึงบาง
พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นที่ใกล้เคียงเป็นเช่นปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อระยะทาง ที่จะได้รับการพิจารณา
ในการทำงานของอนาคต