Модифицированная SIR-модель для прогнозирования эпидемий в умных городах: учёт пассажиропотоков и интеграция машинного обучения

Abstract

В условиях растущей урбанизации и увеличения пассажиропотоков распространение инфекционных заболеваний приобретает сложную динамику. Классическая SIR-модель, широко используемая для эпидемиологического прогнозирования, имеет ряд ограничений, таких как игнорирование особенностей городской мобильности, сезонных факторов и плотности контактов. В данной статье рассматривается модифицированная версия SIR-модели, которая включает учёт пассажиропотоков и интеграцию методов машинного обучения для повышения точности прогнозов. Обсуждаются ключевые проблемы, возникающие при разработке таких моделей, включая дефицит данных, сложность калибровки параметров и влияние человеческого фактора, а также предлагаются возможные пути их решения. Разработанная концепция может быть интегрирована в системы мониторинга и управления здравоохранением умных городов, обеспечивая более эффективное прогнозирование и контроль эпидемий