Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Модель прогноза эпидемий петербургских ученых подтвердила свою эффективность
Ученые СПбГУ подтвердили эффективность созданной ими ранее математической модели прогнозирования развития эпидемий. Основой анализа стали ретроспективные данные пандемии коронавируса в Москве и Санкт-Петербурге в 2020-2021 году. Вероятность ошибки модели не превысила одного процента.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале «Вопросы вирусологии». В 2021–2022 годах коллектив ученых Центра аналитики динамических процессов и систем СПбГУ разработал новый подход к исследованию динамических систем притока и оттока со стохастическими параметрами и новую методологию прогнозирования динамики таких систем. С помощью своей разработки Математики Университета смогли определить новые пики роста заболеваемости пандемии коронавируса и ключевые показатели распространения заболевания.
В основу системы легла гипотеза о природном характере влияния многочисленных факторов на динамику заболеваемости и распространения эпидемии. Поэтому в качестве математической модели математики СПбГУ использовали динамическую игру против природы. Оказалось, что динамика распространения новых вирусов, как и динамика роста численности населения отдельных стран или всей планеты, может быть описана с помощью модели со стохастическими, то есть случайными, параметрами. Такой подход позволил несколько раз с высокой точностью спрогнозировать рост числа заболевших в Санкт-Петербурге.
Разработка математиков СПбГУ верно спрогнозировала динамику количества заболеваемости в пик пандемии. Об этом Виктор Захаров рассказывал в интервью. Уже после первого месяца наблюдений модель с высокой точностью прогнозировала общее количество заболевших на ближайшие три-четыре недели. Позднее математики модифицировали свою разработку, адаптировав ее для прогноза любых эпидемий.
Математические модели динамических систем постоянно нуждаются в обновлении, принимая в расчет все больше факторов. Для подтверждения эффективности и работоспособности модели, ученые провели ретроспективный анализ и составили прогноз распространения вирусов в реальном времени, на примере Covid-19 в Санкт-Петербурге и в Москве в пик пандемии.
«Представленные в работе ретроспективные двухнедельные прогнозы общего количества заболевших и количества активных случаев Covid-19 продемонстрировали достаточно высокую точность как в Москве, так и в Санкт-Петербурге. Ошибка MAPE (mean absolute percentage error) общего количества заболевших на пиках заболеваемости, как правило, не превышала одного процента, что можно считать хорошим и достоверным результатом с точки зрения прогнозирования», — сказал научный руководитель Центра аналитики динамических процессов и систем, профессор СПбГУ Виктор Захаров.
В рамках своего исследования ученые Университета сравнили прогнозные и фактические показатели о количестве новых случаев заражения коронавирусом, общее количество заболевших и их динамику на фоне появления новых штаммов Covid-19 для Москвы и Санкт-Петербурга. Так, данные прогнозов, составленных до апреля 2020 года, имели отклонение от фактических в среднем до 20 процентов. Тогда как к началу мая 2020 года, когда модель обучилась на данных марта-апреля, ошибки уже в среднем не превышали одного процента.
Таким образом, исследование показало, что созданная математиками Санкт-Петербургского университета модель по своим показателям превосходит существовавшие ранее аналоги SIR и ARIMA. Следует отметить, что данные модели до недавнего времени были основными прогностическими инструментами, на которые могли опирать органы государственной власти. В СПбГУ же предложили более точную альтернативу.
Следует отметить, что проект разработки модели прогнозирования эпидемий был поддержан грантом Санкт‑Петербургского научного фонда, созданного в 2021 году по поручению губернатора Александра Беглова.
Telegram 
Дзен 
VK Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно