Ученые СПбГУ подтвердили эффективность разработанной математической модели прогнозирования эпидемий. Основой анализа стали исторические данные пандемии коронавируса в Москве и Санкт-Петербурге с 2020 по 2021 год. Вероятность ошибки модели не превысила один процент. Результаты исследования опубликованы в научном журнале « ». Вопросы вирусологии».
В 2021-2022 годах коллектив ученых Центр анализа динамики процессов и систем Санкт-Петербургского государственного университета. Создал новый метод исследования динамических систем с поступлениями и исходами, имеющими случайные характеристики, а также разработал новую методику предсказания их поведения. смогли определить Новые всплески случаев болезни COVID-19 и важнейшие показатели его распространения.
Гипотеза о природном характере влияния многих факторов на динамику заболеваемости и распространения эпидемии легла в основу системы. Математики СПбГУ использовали для моделирования динамическую игру против природы, опираясь на этот тезис.
Оказалось, что динамика распространения новых вирусов, как и динамика роста численности населения стран или всей планеты, может быть описана с помощью модели со стохастическими параметрами. Такой подход позволил несколько раз с высокой точностью спрогнозировать рост числа заболевших в Санкт-Петербурге.
Математики СПбГУ предсказали число заражённых коронавирусом во время наибольшей активности эпидемии. рассказывал В интервью «Известиям» модель с высокой точностью предсказывала общее число заболевших на ближайшие три-четыре недели уже после первого месяца наблюдений. Позже математики модифицировали разработку, адаптировав ее для прогноза любых эпидемий.
Математические модели динамических систем требуют постоянного совершенствования, учитывая всё большее число факторов. Для проверки их эффективности специалисты провели ретроспективный анализ и составили прогноз распространения вирусов в режиме реального времени на примере COVID-19 в Санкт-Петербурге и Москве во время пандемии.
В работе представлены ретроспективные двухнедельные прогнозы общего числа заболевших и активных случаев COVID-19. Прогнозы продемонстрировали высокую точность в Москве и Санкт-Петербурге. Ошибка MAPE общего количества заболевших на пиках заболеваемости обычно не превышала 1%. Это хороший и достоверный результат с точки зрения прогнозирования, считает научный руководитель Центра аналитики динамических процессов и систем, профессор СПбГУ Виктор Захаров.
Ученые университета сравнили прогнозы с реальными данными по количеству новых случаев заражения коронавирусом, общему числу заболевших и их изменению при появлении новых штаммов COVID-19 в Москве и Санкт-Петербурге. Прогнозы, составленные до апреля 2020 года, отличались от фактических в среднем на 20%. К началу мая 2020 года, когда модель обучалась данным за март — апрель, ошибки не превышали в среднем 1%.
Исследование показало, что модель, разработанная математиками Санкт-Петербургского университета, превосходит по показателям существующие модели SIR и ARIMA. До недавнего времени эти модели были основными прогностическими инструментами для органов государственной власти. В СПбГУ предложили более точную альтернативу.
Важно обратить внимание на то, что проект по созданию модели для прогнозирования эпидемий… поддержан В рамках грантовой программы Санкт-Петербургского научного фонда, учреждённого в 2021 году распоряжением губернатора Александра Беглова.
Информация предоставлена пресс-службой СПбГУ
Источник фото: ru.123rf.com