• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
18 февраля, 10:55
СПбГУ
95

Модель прогноза эпидемий петербургских ученых подтвердила свою эффективность

❋ 4.5

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.

Ученые СПбГУ подтвердили эффективность созданной ими модели прогнозирования развития эпидемий / © Sara Eshleman, ru.wikipedia.org

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Один из старейших, крупнейших и ведущих классических университетов и один из важнейших центров науки, образования и культуры в России.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
4 июля, 11:27
НовГУ

Исследование НовГУ показало, что атлетическая гимнастика — один из самых эффективных способов борьбы с ожирением, в отличие, например, от бега. Тренировки с отягощениями не только помогают сжечь жир, но и укреплять мышцы, при этом щадя суставы и сердечно-сосудистую систему. Назван и оптимальный комплекс упражнений для таких людей: три силовые тренировки в неделю по 40–90 минут.

4 июля, 18:38
Evgenia Vavilova

Специалисты центра изучения недр «Геосфера» извлекают из образцов грунта все необходимые данные о действующих и перспективных месторождениях нефти. Рутинные операции с керном делегированы роботам. Умные помощники трудятся 24/7 и позволяют исследователям сосредоточиться на научных и технологических задачах.

4 июля, 10:17
ТГУ

Международная группа физиков из России (включая ученых ТГУ), Казахстана и Японии экспериментально зафиксировала необычное явление: стрела, движущаяся прямолинейно, оставляет за собой след в форме винтовой спирали. Это противоречит классическим представлениям, но было подтверждено в эксперименте с переходным излучением. Открытие меняет существующие взгляды на природу закрученного света и имеет значительные перспективы как для фундаментальных исследований, так и для прикладных технологий.

4 июля, 11:27
НовГУ

Исследование НовГУ показало, что атлетическая гимнастика — один из самых эффективных способов борьбы с ожирением, в отличие, например, от бега. Тренировки с отягощениями не только помогают сжечь жир, но и укреплять мышцы, при этом щадя суставы и сердечно-сосудистую систему. Назван и оптимальный комплекс упражнений для таких людей: три силовые тренировки в неделю по 40–90 минут.

2 июля, 11:17
Юлия Тарасова

Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.

4 июля, 18:38
Evgenia Vavilova

Специалисты центра изучения недр «Геосфера» извлекают из образцов грунта все необходимые данные о действующих и перспективных месторождениях нефти. Рутинные операции с керном делегированы роботам. Умные помощники трудятся 24/7 и позволяют исследователям сосредоточиться на научных и технологических задачах.

17 июня, 16:49
Адель Романова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

25 июня, 15:19
ФизТех

Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.

2 июля, 11:17
Юлия Тарасова

Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно