|
Эта публикация цитируется в 33 научных статьях (всего в 33 статьях)
АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ ЖИВЫХ СИСТЕМ
Методы прогнозирования и модели распространения заболеваний
М. А. Кондратьев Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», лаборатория «Социология образования и науки»,
Россия, 190008, г. Санкт-Петербург, ул. Союза Печатников, д. 16
Аннотация:
Число работ, посвященных прогнозированию инфекционной заболеваемости, стремительно растет по мере появления статистики, позволяющей провести анализ. В настоящей статье представлен обзор основных решений, доступных сегодня для формирования как краткосрочных, так и долгосрочных проекций заболеваемости; указаны их ограничения и возможности практического применения. Рассмотрены традиционные методы анализа временных рядов — регрессионные и авторегрессионные модели; подходы, опирающиеся на машинное обучение — байесовские сети и искусственные нейронные сети; рассуждения на основе прецедентов; техники, базирующиеся на решении задачи фильтрации. Перечислены важнейшие направления разработки математических моделей распространения заболевания: классические аналитические модели, детерминированные и стохастические, а также современные имитационные модели, сетевые и агентные.
Ключевые слова:
прогнозирование заболеваемости, поточечные оценки, регрессионные модели, скрытые марковские модели, метод аналогий, экспоненциальное сглаживание, модель Барояна–Рвачева, клеточные автоматы, популяционные модели, агентные модели.
Поступила в редакцию: 01.09.2013
Образец цитирования:
М. А. Кондратьев, “Методы прогнозирования и модели распространения заболеваний”, Компьютерные исследования и моделирование, 5:5 (2013), 863–882
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/crm441 https://www.mathnet.ru/rus/crm/v5/i5/p863
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 626 | PDF полного текста: | 269 | Список литературы: | 44 |
|