Математическая биология и биоинформатика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. биология и биоинформ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Математическая биология и биоинформатика, 2021, том 16, выпуск 1, страницы 136–151
DOI: https://doi.org/10.17537/2021.16.136
(Mi mbb462)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Информационные и вычислительные технологии в биологии и медицине

Исследование адаптивно-компартментной модели распространения КОВИД-19 в некоторых регионах РФ методами оптимизации

С. П. Левашкинab, С. Н. Агаповa, О. И. Захароваa, К. Н. Ивановa, Е. С. Кузьминаa, В. А. Соколовскийa, А. С. Монасоваa, А. В. Воробьевa, Д. Н. Апешинa

a Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Самара, Россия
b Самарский государственный технический университет, Самара, Россия
Список литературы:
Аннотация: Предлагается системный подход к исследованию новой многопараметрической модели распространения пандемии COVID-19, который имеет конечной целью оптимизацию ее управляющих параметров. Подход состоит из двух основных частей: 1) адаптивно-компартментной модели распространения эпидемии, которая является обобщением классической модели SEIR и 2) модуля настройки параметров этой модели по эпидемиологическим данным методами интеллектуальной оптимизации. Данные для тестирования предлагаемого подхода на примере распространения пандемии в некоторых регионах РФ, брались на ежедневной основе из открытых источников в течении первых 130 дней эпидемии, начиная с марта 2020 г. Для этого была разработана и внедрена на локальном сервере так называемая «ферма данных» (автоматизированная система сбора, хранения и предварительной обработки данных из гетерогенных источников), которая в сочетании с методами оптимизации позволяет наиболее точно настраивать параметры нашей модели, превращая ее таким образом в интеллектуальную систему для поддержки принятия управленческих решений. Среди всех используемых параметров модели наиболее важными являются: скорость передачи инфекции, действия властей и реакция населения.
Ключевые слова: многопараметрическое моделирование, COVID-19, модель распространения эпидемии, многопараметрическая оптимизация, функция потерь.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 20-04-60160_Вирусы
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта по гранту № 20-04-60160_Вирусы.
Материал поступил в редакцию 23.04.2021, 21.05.2021, опубликован 24.05.2021
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: С. П. Левашкин, С. Н. Агапов, О. И. Захарова, К. Н. Иванов, Е. С. Кузьмина, В. А. Соколовский, А. С. Монасова, А. В. Воробьев, Д. Н. Апешин, “Исследование адаптивно-компартментной модели распространения КОВИД-19 в некоторых регионах РФ методами оптимизации”, Матем. биология и биоинформ., 16:1 (2021), 136–151
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{LevAgaZak21}
\by С.~П.~Левашкин, С.~Н.~Агапов, О.~И.~Захарова, К.~Н.~Иванов, Е.~С.~Кузьмина, В.~А.~Соколовский, А.~С.~Монасова, А.~В.~Воробьев, Д.~Н.~Апешин
\paper Исследование адаптивно-компартментной модели распространения КОВИД-19 в некоторых регионах РФ методами оптимизации
\jour Матем. биология и биоинформ.
\yr 2021
\vol 16
\issue 1
\pages 136--151
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mbb462}
\crossref{https://doi.org/10.17537/2021.16.136}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mbb462
  • https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v16/i1/p136
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:183
    PDF полного текста:144
    Список литературы:28
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024