Уважаемые коллеги,
2 июня 2021 г. в 14:30 состоится онлайн ZOOM-трансляция совместного заседания Общемосковского семинара "Экспертные оценки и анализ данных" и семинара Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Трансляция производится средствами сервиса видеоконференций ZOOM (zoom.us)
Адрес для подключения к трансляции:
https://us02web.zoom.us/j/81202880260
Идентификатор конференции: 812 0288 0260
Код доступа: 409803

Соколов А.В. (ИППИ РАН)
Мониторинг эпидемической ситуации с Covid-19 и прогноз по г. Москва: выбор моделей на основе технологии сбалансированной идентификации

Аннотация
Технология сбалансированной идентификации применяется для моделирования динамики заболеваемости Covid-19. Метод сбалансированной идентификации, основан на принципах регуляризации и оценки погрешности моделирования перекрестной проверкой. Разработанная технология позволяет определить, насколько данная модель применима для описания данного набора экспериментальных данных, рассчитать значения неизвестных функций и параметров. Рассматриваются различные модификации модели динамики численности (невыявленных) инфицированных, распределенных по длительности заражения. В случае пандемии Covid-19 цели мониторинга существенно менялись в процессе накопления данных и знаний, что требовало соответствующей модификации используемых математических моделей. В терминах принятых обозначений эпидемиологических моделей использовались различные модификации моделей SIR и SIRS (c разбиение инфицированных на 15 групп по длительности заболевания). В терминах моделей популяционной динамики и демографии — (матричные) модели Лесли и модели Маккендрика фон Ферстера. Рассматриваемые модели содержит две группы неизвестных функций: общие биологические – определяющие взаимодействие вируса с человеческим организмом – и социальные управления – определяющие воздействие общества на человека. Результаты идентификации вполне согласуются с современными представлениями о процессах, определяющих динамику эпидемии.
Рассматриваются пять модификаций модели:
- первая волна (основана на данных по числам выявленных),
- тесты (дополнительные данные — количество тестов).
- антитела (дополнительные данные - % населения с антителами),
- динамика иммунитета (вторая волна),
- вакцинация (третья волна).
Приводятся прогнозы заболеваемости Covid-19 в Москве. Численно исследуются свойства, полученной для г.Москва модели (точки равновесия, предельные циклы и т.д. при различных уровнях вакцинации).

Информация о докладчике:
Соколов Александр Витальевич, Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, Центр распределенных вычислений, лаб. Алгоритмы сетевых вычислений.
e-mail: alexander.v.sokolov@gmail.com.
Черновик последнего препринта с результатами мониторинга и прогноза (от 01.01.2021, 15.04.2021 и 11.05.2021) доступен по ссылке: препринт 

Для подключения к видеоконференции через сервис ZOOM необходимо перейти по ссылке:
https://us02web.zoom.us/j/81202880260
Идентификатор конференции: 812 0288 0260
Код доступа: 409803