Використання стохастичної моделі для прогнозування тривалих епідемій
Рассматривается стохастическая дискретная модель эпидемии, в которой уровень инфекционности зависит от продолжительности болезни, с оценкой максимальной вероятности для параметра, отвечающего за скорость распространения инфекции. Для более эффективного использования реальной статистики количества бо...
Saved in:
| Date: | 2021 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/149 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| Summary: | Рассматривается стохастическая дискретная модель эпидемии, в которой уровень инфекционности зависит от продолжительности болезни, с оценкой максимальной вероятности для параметра, отвечающего за скорость распространения инфекции. Для более эффективного использования реальной статистики количества больных введен дополнительный параметр модели – вероятность выявления заболевания. Разработана программа для автоматической оценки параметров модели с использованием прошлой статистики с последующей симуляцией развития эпидемии. Приведены сравнения результатов симуляции с существующими данными количества больных COVID-19 в Киеве с ручным и автоматическим подбором параметров. Рассмотрены возможность и целесообразность разбиения эпидемии на несколько промежутков с разными значениями параметров для описания длительных эпидемий со значительными изменениями динамики. Выполнено сравнение результатов симуляции с разным количеством промежутков для описания долгосрочного развития эпидемии COVID-19 в Киеве и Чехии, имеющих разную динамику развития эпидемии. |
|---|