• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
18.02.2025, 10:55
СПбГУ
101

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.
СПбГУ
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
28 августа, 15:43
Татьяна Зайцева

Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.

29 августа, 16:51
Александр Березин

Госдолг США достиг 40 триллионов долларов и растет все быстрее и быстрее. На Западе переполох: при таких размерах его не выплатить. Следовательно, полагают многие, надо решить проблему как древние шумеры — долг обнулить и начать занимать заново. Рецепт кажется здравым, но есть нюансы. Причем поучительнее всего они даже не для Штатов, а, как ни странно, именно для России.

28 августа, 17:35
Марк Чернов

Международная группа ученых обнаружила следы трех неизвестных ранее правителей Ассирийской империи, существование которых ставит под сомнение полноту и объективность древних хроник. Исследователи доказали, что царские списки, считавшиеся более века незыблемым источником, составляли с учетом политической цензуры.

26 августа, 10:29
Марк Чернов

Иногда лучшая помощь природе — просто оставить ее в покое и не мешать. Британские экологи доказали, что заброшенная фермерская пашня способна без миллионных затрат и покупных семян превратиться в роскошный цветущий луг. Для этого потребовалось лишь 11 лет времени и обычный ежегодный покос травы.

25 августа, 13:47
Татьяна Зайцева

Приблизительно 130 миллионов лет назад, когда по земле бродили динозавры, какое-то млекопитающее пробежало по влажной песчаной дюне на территории современной южной части Бразилии. Размер оставленных этим древним существом следов поразил палеонтологов.

26 августа, 17:13
ЮФУ

Вода в реке может выглядеть абсолютно чистой и прозрачной, но настоящее «досье» на экологическое состояние региона часто скрыто не в ней, а под ней — в донных отложениях. Это своеобразный химический архив, который накапливает все, что попадало в водоем на протяжении десятилетий. Ученые Южного федерального университета взяли на себя труд расшифровать этот архив в глобальном масштабе: они собрали и систематизировали все современные научные данные о том, как токсичные продукты горения оседают на дне рек и озер по всему миру. Результат этой работы позволил впервые увидеть полную картину загрязнения пресноводных экосистем — от Нижнего Дона и сибирских арктических рек до Амазонки, Нила и Миссисипи.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

19 августа, 18:31
Александр Березин

После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий