Группа математиков Санкт-Петербургского государственного университета представила усовершенствованную версию модели, которая изначально использовалась для прогнозирования динамики заболеваемости коронавирусом во время пандемии. Теперь учёные смогли составить прогноз распространения любой эпидемии. За первый месяц наблюдений модель показала высокую точность в прогнозировании количества активных случаев заболевания на ближайшие несколько недель.
Учёные определили новые пики роста заболеваемости и ключевые факторы, основываясь на природных влияниях. Результаты применения этой методологии для прогнозирования заболеваемости COVID-19 в Петербурге и Москве были представлены на международной конференции, посвященной 300-летию университета.
Разработанную методологию проверяли в ходе многочисленных экспериментов по построению ретроспективных прогнозов, и она показала возможность практического использования. Модель учёных СПбГУ спрогнозировала снижение суточного прироста заболевших COVID-19 в России до 25 тыс. человек к осени. Важным фактором является предсказуемая динамика случайных параметров динамических систем притока и оттока, которую можно наблюдать и описывать, анализируя доступные данные. Используя данные о приросте заболевших во время первой волны пандемии, учёные смогли значительно сократить неопределенность в дальнейшем развитии эпидемии и предсказать последующие всплески и снижения заболеваемости.
Ранее мы сообщили о том, что интеллектуальную лабораторию цифровых сетей открыли в Петербурге.
Фото: Пресс-служба СПбГУ
Обсуждение ( 0 ) Посмотреть все