Идентификация параметров SEIR-подобной эпидемиологической модели с помощью итеративно регуляризованного метода Гаусса-Ньютона

В статье изучается вопрос о восстановлении коэффициентов SEIR-подобных эпидемиологических моделей на основе данных эпидемиологической статистики. Предлагается подход к решению этой задачи, основанный на итеративно регуляризованном методе Гаусса-Ньютона, а также его модификации, позволяющей находить квазирешения нелинейных операторных уравнений. Учитываются различные виды погрешностей в эпидемиологической статистике. Обсуждается возможность прогнозирования распространения эпидемий, а также определение показателей ее заразности и опасности.

We study the problem of identifying the coefficients based on known statistical data for a SEIR-like epidemiological model. The proposed approach to solving this problem is based on the iteratively regularized Gauss-Newton method. We also use one modification of this method, which is able to find quasi-solutions of nonlinear operator equations. We take into account various types of errors in epidemiological statistics. The possibility of predicting the spread of epidemics, as well as determining indicators of its contagion and danger, is discussed.