АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ЕСТЕСТВЕННОЙ СМЕРТНОСТИ И РОЖДАЕМОСТИ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ЭПИДЕМИЙ
Авторы:
1.
Тамбовский государственный университет им. Г. Р. Державина
с 01.01.2005 по 01.01.2024
ФГБОУ ВО Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина (Институт Новых технологий и искусственного интеллекта. Кафедра математического моделирования и информационных технологий, старший преподаватель кафедры)
сотрудник с 01.01.2004 по 01.01.2025
Тамбовская область, Россия
с 01.01.2005 по 01.01.2024
ФГБОУ ВО Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина (Институт Новых технологий и искусственного интеллекта. Кафедра математического моделирования и информационных технологий, старший преподаватель кафедры)
сотрудник с 01.01.2004 по 01.01.2025
Тамбовская область, Россия
2.
Тамбовский государственный университет им. Г. Р. Державина
Тамбовский государственный технический университет
Тамбовский государственный технический университет
3.
Тамбовский государственный университет им. Г. Р. Державина
4.
Тамбовский государственный университет им. Г. Р. Державина
Тип:
Статья
Страницы:
с 153
по 159
Статус:
В работе
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, РАСПРОСТРАНЕНИЕ ЭПИДЕМИИ, ЕСТЕСТВЕННАЯ СМЕРТНОСТЬ, РОЖДЕНИЕ АГЕНТОВ В СИСТЕМЕ, ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ СИСТЕМЫ
Аннотация (русский):
В статье показана зависимость и значимость параметра «естественной смертности» и «рождаемости» на скорость развития эпидемии. Показана схема изменения состояния агентов, включающая в себя основные состояния модели SIR «здорового» (подверженного заболеванию агента), «больного» (инфицированного) агента, «выздоровевшего», а также состояния «естественной смертности» и временного «нейтрального» агента. В схеме указаны условия переходов между состояниями при наличии демографических характеристик, характеризующих естественный прирост и убыль населения. В приняты допущения модели, описывающие характеристики агента и его состояния, а также математическая модель, реализующая переходы из состояний болезни в состояния «рождения» и «естественной смертности» или «смертности от заболевания». В статье авторы показывают фрагмент программного кода с построчными комментариями, описывающего переход агентов в состояние «естественной смертности» с присвоением основных характеристик и зависимость перехода к различным типам демографической убыли населения от вероятностей и случайных чисел. Показано окно настроек рождаемости и смертности, описаны блоки вводов и добавление диаграммы, а также зависимость изменения демографических показателей при введении коэффициентов естественной смертности и рождения. На сравнительных графиках показано изменение скорости и величины «заболеваемости агентов» при наличии параметров «рождения» и «естественной смертности», скорость эпидемического процесса указанных графиков характеризуется кривыми инфицированных агентов в посуточном диапазоне, а также показателем общей смертности в системе, который характеризуется естественной убылью населения и умерших в результате заболевания. В статье представлен график инфицирования Covid-19 в Тамбовской области в первые 100 дней с начала заболевания при сравнении с моделируемыми данными при наличии сложной системы демографических вариантов и бессимптомных больных (при естественной смертности и рождении с учетом демографической убыли населения).
В статье показана зависимость и значимость параметра «естественной смертности» и «рождаемости» на скорость развития эпидемии. Показана схема изменения состояния агентов, включающая в себя основные состояния модели SIR «здорового» (подверженного заболеванию агента), «больного» (инфицированного) агента, «выздоровевшего», а также состояния «естественной смертности» и временного «нейтрального» агента. В схеме указаны условия переходов между состояниями при наличии демографических характеристик, характеризующих естественный прирост и убыль населения. В приняты допущения модели, описывающие характеристики агента и его состояния, а также математическая модель, реализующая переходы из состояний болезни в состояния «рождения» и «естественной смертности» или «смертности от заболевания». В статье авторы показывают фрагмент программного кода с построчными комментариями, описывающего переход агентов в состояние «естественной смертности» с присвоением основных характеристик и зависимость перехода к различным типам демографической убыли населения от вероятностей и случайных чисел. Показано окно настроек рождаемости и смертности, описаны блоки вводов и добавление диаграммы, а также зависимость изменения демографических показателей при введении коэффициентов естественной смертности и рождения. На сравнительных графиках показано изменение скорости и величины «заболеваемости агентов» при наличии параметров «рождения» и «естественной смертности», скорость эпидемического процесса указанных графиков характеризуется кривыми инфицированных агентов в посуточном диапазоне, а также показателем общей смертности в системе, который характеризуется естественной убылью населения и умерших в результате заболевания. В статье представлен график инфицирования Covid-19 в Тамбовской области в первые 100 дней с начала заболевания при сравнении с моделируемыми данными при наличии сложной системы демографических вариантов и бессимптомных больных (при естественной смертности и рождении с учетом демографической убыли населения).
Ключевые слова:
АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, РАСПРОСТРАНЕНИЕ ЭПИДЕМИИ, ЕСТЕСТВЕННАЯ СМЕРТНОСТЬ, РОЖДЕНИЕ АГЕНТОВ В СИСТЕМЕ, ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ СИСТЕМЫ
АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, РАСПРОСТРАНЕНИЕ ЭПИДЕМИИ, ЕСТЕСТВЕННАЯ СМЕРТНОСТЬ, РОЖДЕНИЕ АГЕНТОВ В СИСТЕМЕ, ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ СИСТЕМЫ
