Аннотация. Для повышения точности прогнозирования новых опасных вирусных заболеваний предложен проверенный на фактических данных аналитический метод, основанный на применении явного аналитического решения исходной модели SIR. Гамильтоновость модели и включение в решение поправок любого порядка обеспечивает возможность комплексного разностороннего анализа и своевременной оценки факторов и рисков развития пандемической ситуации. Наличие точного решения позволяет значительно упростить технологию настройки модели. Для большей прозрачности результатов метода на конкретных примерах рассмотрены различные сценарии прогнозирования. Выявлены возможные ошибки, предложены методы их устранения. Подготовлен сценарий точного прогнозирования (горизонт прогнозирования 5 недель). Все аналитические результаты проверены численно и визуально на официальных статистических данных о кумулятивном количестве заболевших COVID-19 в г. Москве за период с 8.08.2023 по 14.01.2025. Даны рекомендации по повышению точности прогнозирования с использованием предложенного метода в реальных условиях. Метод позволяет снизить риски неточных прогнозов, затраты машинного времени, повысить точность прогнозирования, уровень объяснимости результатов, их интегрируемости в программы междисциплинарных исследований. 

 

Ключевые слова: компартментальные модели, многоволновая динамика, гамильтониан, теория возмущений, аппроксимация, прогнозирование