RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерные исследования и моделирование // Архив

Компьютерные исследования и моделирование, 2013, том 5, выпуск 5, страницы 863–882 (Mi crm441)

Эта публикация цитируется 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.

УДК: 004.94

Поступила в редакцию: 01.09.2013

DOI: 10.20537/2076-7633-2013-5-5-863-882



© МИАН, 2024