Семинар лаборатории ИИ-технологий математического моделирования биологических, социально-экономических и экологических процессов и Научного совета ОМН РАН

Архив семинара

27 февраля 2025 г.

Петракова Виктория Сергеевна; Соавтор: Шайдуров Владимир Викторович
Новый метод коррекции параметров динамических эпидемиологических моделей.

Аннотация

В докладе будет представлен метод восстановления параметров динамической модели, если модель описывается системой обыкновенных дифференциальных уравнений с числом параметров в правой части, превышающим число искомых функций. Для определения параметров, во-первых, строится неопределенная система алгебраических уравнений с прямоугольной матрицей, которая получается в результате аппроксимации системы дифференциальных уравнений с учетом известных значений функций, заданных в два последовательных момента времени. Во-вторых, задействовано свойство плавного изменения параметров во времени для динамических моделей, описывающих реальность. Одновременная минимизация невязки для недоопределенной системы и суммы квадратов разностей параметров в два последовательных момента времени приводит к регуляризованной системе линейных алгебраических уравнений с положительно определенной матрицей и с единственным решением. Будет представлено сравнение работы метода сравнивается с другим методом решения обратной задачи восстановления параметров в рамках эпидемиологической модели SEIR-HCD.

06 февраля 2025 г.

Идентификатор конференции: 861 559 6919

Криворотько Ольга Игоревна
Математическое моделирование распространения эпидемий с учётом социальных, экономических и экологических процессов.

Аннотация

Статистические данные о динамике эпидемического процесса представляют из себя набор временных рядов. Прогнозирование распространения эпидемии (экстраполяция временного ряда) можно описать статистическими, дифференциальными, агентными, стохастическими моделями, моделями машинного обучения и их комбинациями. Однако для управления эпидемическим процессом требуется понимание механизмов влияния взаимодействующих социально-экономических и экологических процессов, а также динамики самого эпидемического процесса, что характеризуется параметрами дифференциальных, агентных, стохастических моделей. Для идентификации параметров физически-обоснованных моделей применяются методы анализа идентифицируемости, оптимизации и обратных задач. В результате оцениваются управляемые параметры эпидемического процесса и сценарии распространения заболевания в популяции.