+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Разработка модели распространения инфекционных заболеваний на основе агентного подхода

  • Автор:

    Кондратьев, Михаил Александрович

  • Шифр специальности:

    05.13.18

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2012

  • Место защиты:

    Санкт-Петербург

  • Количество страниц:

    201 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 Моделирование распространения заболеваний: подходы и тенденции
1.1 Проблема прогнозирования распространения заболеваний
1.2 История моделирования эпидемий
1.3 Современные модели распространения заболеваний
1.3.1 Модели локальных процессов протекания заболевания в организме
человека
1.3.2 Непрерывные модели распространения заболеваний
1.3.3 Дискретные модели распространения заболеваний
1.3.4 Агентные модели распространения заболеваний
1.4 Постановка задачи
2 Анализ исходных данных. Оценка достижимого качества прогноза
2.1 Заболеваемость гриппом А в Санкт-Петербурге
2.2 Прогнозирование заболеваемости на основе регрессионных зависимостей
2.2.1 Однофакторная регрессия
2.2.2 Влияние погоды на заболеваемость гриппом
2.2.3 Фильтрация аномальных выбросов
2.2.4 Сроки прогнозирования
2.3 Выводы
3 Многоагентная модель распространения гриппа
3.1 Объекты и их основные параметры
3.1.1 Человек
3.1.2 Местонахождение

3.2 Динамика системы
3.2.1 Перемещение агентов между локациями
3.2.2 Протекание заболевания
3.2.3 Вакцинация
3.2.4 Вероятность достаточного контакта. Передача инфекции
3.2.5 Сезонные изменения в модели
3.2.6 Карантин
3.2.7 Общая структура событий в модели
3.3 Входные и выходные данные модели
3.3.1 Начальное состояние модели
3.3.2 Результаты работы модели
4 Реализация компьютерной модели распространения гриппа
4.1 Выбор среды моделирования для реализации модели
4.1.1 SOARS
4.1.2 NetLogo
4.1.3 Swarm
4.1.4 AnyLogic
4.2 Структура компьютерной имитационной модели распространения
гриппа
4.2.1 Исходные данные модели
4.2.2 Динамический эксперимент
4.2.3 Стохастический эксперимент
5 Анализ разработанной имитационной модели
5.1 Калибровка модели распространения гриппа

5.1.1 Предварительный анализ чувствительности модели распространения гриппа
5.1.2 Калибровка коэффициентов восприимчивости
5.1.3 Калибровка сезонных коэффициентов. Проверка корректности модели распространения гриппа
5.2 Тестирование модели распространения гриппа. Построение прогноза заболеваемости
5.2.1 Анализ чувствительности модели распространения гриппа
5.2.2 Типовые элементы эксперимента по построению прогноза заболеваемости
5.2.3 Эксперимент по построению прогноза заболеваемости. Первый алгоритм работы
5.2.4 Эксперимент по построению прогноза заболеваемости. Второй алгоритм работы
5.3 Оценка качества прогнозирования модели распространения гриппа
5.3.1 Сравнение точности прогноза
5.3.2 Система прогнозного моделирования развития эпидемий
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Простейшая модель локальных процессов заболевания в
организме человека
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Однородность выборок заболеваемости гриппом в Санкт-
Петербурге
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Регрессионный анализ как средство прогнозирования
уровня инфекционной заболеваемости
ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Выбор характеристик регрессионной зависимости для построения прогноза заболеваемости в Санкт-Петербурге

очевидно, что на практике такие модели применяться не могут. Использование предположения, что все моделируемые индивиды идентичны и «неподвижны» превращает процесс распространения инфекции в лавинообразную передачу заболевания от соседа к соседу (конечно, при определенных значениях вероятности достаточного контакта). Пример развития эпидемического процесса в такой модели изображен на рисунке 4 (белым цветом отмечены восприимчивые к инфекции индивиды, светло серым — выздоровевшие, черным — погибшие, темно серым — больные и с заболеванием в инкубационном периоде). Демонстрационная модель была реализована в среде моделирования Апу1ю 6.
(. о 1» 10 »“
Рисунок 4 — Распространение инфекции со временем в модели, основанной на
клеточном автомате
Несмотря на невозможность практического применения таких моделей, они до сих пор создаются [33].
1.3.3.3 Сетевые модели
Идеи, использованные при создании MP3 на основе клеточных автоматов, были усовершенствованы и нашли свое применение в сетевых (network-based) MP3. В сетевых моделях регулярная решетка узлов, применяемая в клеточных автоматах, заменяется графом произвольной структуры (например, одной из изображенных на рисунке 5). Ребра такого графа можно рассматривать как социальные связи между индивидами, через которые может происходить распространение инфекции. Тогда клеточный автомат — частный случай сетевой модели.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.246, запросов: 967