ПРОГРАМНЕ ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЕПІДЕМІЙ ЗАСОБАМИ МОВИ PYTHON ТА ПАКЕТУ ІНСТРУМЕНТІВ EPIMODEL ДЛЯ МОВИ R

Автор(и)

  • M. Mosold
  • Ye. Meleshko
  • M. Yakymenko
  • D. Bashchenko

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.4.108

Ключові слова:

програмна модель, імітаційне моделювання, епідемії, вірусна епідемія, інформаційна епідемія, Python, EpiModel

Анотація

Метою даної роботи було створення програмного забезпечення для імітаційного моделювання епідемій та дослідження можливостей мови Python і пакету інструментів EpiModel для мови R при вирішенні даної задачі. Моделювання процесів поширення та прогнозування наслідків епідемій як інфекційних, так і інформаційно-психологічних є важливою науково-практичною задачею у наш час. Існують підходи та поради щодо моделювання епідемій, а також інструменти, за допомогою яких можна спростити шлях до досягнення потрібної мети. Епідемічні моделі поділяють на два основні види: стохастична модель та детермінована модель. Найбільш відомі математичні моделі епідемій – SI, SIR та SIS. Було розроблено програмну імітаційну модель епідемій засобами мови Python та пакету інструментів EpiModel для мови R. Тестувалася модель на прикладі поширення інфекційних захворювань, хоча також може бути використана для моделювання поширення інформаційно-психологічних впливів. Було досліджено можливості мови програмування Python та пакету інструментів EpiModel мови R для імітаційного моделювання епідемій. Дослідження показало, що дані мова програмування та пакет інструментів дають усі необхідні засоби для розробки програмної моделі епідемій. Python дозволяє швидко розробляти програми для аналізу даних, Qt Designer дає можливість створити зручний графічний інтерфейс користувача для застосунків на мові Python, а пакет інструментів EpiModel дозволяє реалізувати найбільш поширені математичні моделі епідемій, зокрема, SI, SIR та SIS. Структура соціальної мережі у даній моделі не генерувалася, а завантажувалася з частини віртуальної соціальної мережі, що прискорило розробку, а мова програмування Python дозволила за допомогою своїх інструментів та бібліотек створити парсер та взаємодію з API потрібного веб-ресурсу. Також було проведено серію експериментів з різними параметрами моделі для перевірки її працездатності та отримано очікувані результати моделювання.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Brzezniak Z. "Basic Stochastic Processes: A Course Through Exercises (Springer Undergraduate Mathematics Series)", 2000, с. 236.

David P., Raftery A.E., "Inference for Deterministic Simulation Models: The Bayesian Melding Approach", Journal of the American Statistical Association 95, 2000, с. 1244–1255.

EpiModel [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.epimodel.org/

Budd T., "An Introduction to Object-Oriented Programming", Addison-Wesley; Subsequent edition, 1996, 452 p.

Blanchette J., Summerfield M., " C++ GUI Programming With Qt 4", Prentice Hall Ptr, 2006, 537 p.

SQLite [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: http://sqlite.org/

Число Данбара [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https:// uk.wikipedia.org/wiki/Число_Данбара

Інструмент розробника PyQt5 [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://github.com/Abdelatief/Pyuic5-Tool

Downloads

Опубліковано

2022-11-29

Номер

Розділ

Інформаційні технології

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають