<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Авлас А. Н.</author>
     <author>Деменчук А. К.</author>
     <author>Макаров Е. К.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Упрощенная идентификация модели эпидемического процесса</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>математическая эпидемиология</keyword>
    <keyword>компартмент</keyword>
    <keyword>модель SIR</keyword>
    <keyword>COVID-19</keyword>
    <keyword>идентификация параметров</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2026</year>
    <pub-dates>
     <date>2026-03-31</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.29235/1561-2430-2026-62-1-38-47</doi>
   <journal>Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-математических наук</journal>
   <abstract>Базовой моделью эпидемического процесса в настоящее время остается модель SIR. Она и ее многочисленные обобщения (SEIR, SEIRD и др.), а также некоторые аналогичные модели относятся к классу компартментальных моделей, описывающих динамику эпидемического процесса как взаимодействие «компартментов», т. е. различных групп, на которые, в соответствии с их ролью в передаче инфекции (восприимчивые, инфицированные, выздоровевшие и др.) разбивается вся совокупность людей, среди которых распространяется эпидемия. Идентификация параметров этих моделей зачастую представляет собой довольно сложную задачу. Эта задача несколько облегчается при проведении ретроанализа эпидемий, когда полностью доступны данные о заболеваемости на всех этапах процесса. В работе предлагается упрощенная методика идентификации стационарной модели SIR с использованием минимального набора наблюдаемых данных, допускающих относительно надежное определение. На основе разработанной методики показана неприменимость стационарной модели SIR для описания первой волны пандемии COVID-19 в Германии и Италии.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/20696</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/20551</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
