ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ КІЛЬКОСТІ НОВИХ ВИПАДКІВ ЗАХВОРЮВАНЬ НА КОРОНАВІРУС SARS-COV-2 В УКРАЇНІ НА ОСНОВІ МОДЕЛІ PROPHET

Автор(и)

  • В. Б. Мокін Вінницький національний технічний університет
  • А. В. Лосенко Вінницький національний технічний університет
  • А. Р. Ящолт Вінницький національний технічний університет

DOI:

https://doi.org/10.31649/1997-9266-2020-152-5-71-83

Ключові слова:

інформаційна технологія, SARS-CoV-2, COVID-19, прогнозування часових рядів, Prophet, штучний інтелект

Анотація

Розроблено інформаційну технологію аналізу та прогнозування кількості нових підтверджених випадків захворювань на коронавірус «COVID-19», викликаних інфекцією SARS-CoV-2, на прикладі щодобових сумарних по Україні даних поточної «хвилі» з урахуванням різних свят і псевдосвят, які можуть мати аномальний вплив. Проведено огляд відомих моделей для врахування таких аномалій та обґрунтовано, що за сучасних коротких рядів даних спостережень та інших умов оптимальною для розв’язання цієї задачі є модель Facebook Prophet. Охарактеризовано наявні дані щодо можливих часових аномалій по Україні у відомому датасеті Google-платформи «COVID-19 Open Data» та запропоновано яким чином можна адаптивно враховувати такі аномалії, як: державні свята, дати, коли за даними NOAA було дуже тепло і не було опадів та дати послаблення карантину за інформацією з «Oxford COVID-19 government response tracker». Розроблено алгоритм застосування запропонованої інформаційної технології з двоетапною ідентифікацією параметрів та окремим валідаційним датасетом для ідентифікації оптимальної структури моделі на кожному з цих етапів. Створено програмне забезпечення на Python на базі платформи Kaggle, яке застосовано, як для України, так і ще для 69 країн світу. Для прискорення роботи, по-перше, розроблено спрощену версію моделі лише з одним етапом її ідентифікації, а по-друге, створено новий датасет «COVID-19: Holidays of countries» з інформацією про свята 70 країн світу, адаптований до потреб цієї технології та розміщений у Kaggle у форматі відкритих даних. За допомогою ідентифікованих моделей отримано низку важливих висновків щодо розуміння закономірностей поширення коронавірусу як в Україні, так і в інших 69 країнах світу. Побудовано модель, яка забезпечує моделювання кількості нових підтверджених випадків захворювань на коронавірус в Україні на 2 тижні вперед з похибкою 2,2 % та зроблено прогноз на наступні 2 тижні, який передано у Робочу групу з математичного моделювання проблем, пов’язаних з епідемією коронавірусу SARS-CoV-2 в Україні.

Біографії авторів

В. Б. Мокін , Вінницький національний технічний університет

д-р техн. наук, професор, завідувач кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

А. В. Лосенко, Вінницький національний технічний університет

аспірант кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

А. Р. Ящолт, Вінницький національний технічний університет

канд. техн. наук, доцент, викладач кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

Посилання

І. Бровченко, «Розробка математичної моделі поширення епідемії COVID-19 в Україні,» Світогляд, № 2 (82), с. 2-14, 2020.

C. L. Althaus, (2020) Real-time modeling and projections of the COVID-19 epidemic in Switzerland, Institute of Social and Preventive Medicine, University of Bern, Switzerland 20 April 2020, [Electronic resource]. Available: https: ispmbern.github.io/covid-19/swiss-epidemic-model .

Прогноз розвитку епідемії COVID-19 в Україні на 6–13 листопада 2020 року («Прогноз РГ-27»). [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://www.nas.gov.ua/UA/Messages/Pages/View.aspx?MessageID=7129 , дата звернення: лист., 6. 2020.

Прогноз розвитку епідемії COVID-19 в Україні на 13–20 листопада 2020 року («Прогноз РГ-28»). [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://www.nas.gov.ua/UA/Messages/Pages/View.aspx?MessageID=7155 , дата звернення: лист., 14. 2020.

V. B. Mokin, Total Ranking of all participants of COVID19 Global Forecasting Challenges — версія ноутбука – 12.06.2020 р. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.kaggle.com/vbmokin/all-ranking-covid19-global-forecasting-challenges , дата звернення: червень, 12. 2020.

Dr. Shikha Gaur, “Global Forecasting of COVID-19 Using Arima Based FB-PROPHET,” International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology, vol. 5, issue 2, pp. 463-467, 2020. ISSN No. 2455-2143.

Peipei Wanga, and Xinqi Zheng, “Prediction of Epidemic Trends in COVID-19 with Logistic Model and Machine Learning Technics,” Chaos, Solitons & Fractals, vol. 139, October 2020. [Electronic resource]. Available: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110058 .

M. Indhuja and P.P. Sindhuja, “Prediction of Covid-19 cases in India using prophet,” International Journal of Statistics and Applied Mathematics, no. 5(4), pp. 103-106, 2020.

В. Б. Мокін, О. В. Слободянюк, О. М. Давидюк, і Д. О. Шмундяк, «Інформаційна технологія пошуку можливих джерел підвищеного забруднення річки з використанням моделі Prophet,» Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 4, с. 15-24, 2020. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2020-151-4-15-24.

COVID in UA: Prophet with 4, 7d seasonality — версія ноутбука — 22.11.2020 р. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.kaggle.com/vbmokin/covid-in-ua-prophet-with-4-7d-seasonality/output?scriptVersionId=47484394, дата звернення: лист., 22. 2020.

COVID-19: Holidays of countries — версія датасета — 21.11.2020 р. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.kaggle.com/vbmokin/covid19-holidays-of-countries , дата звернення: лист., 21. 2020.

COVID-19 in 70 countries: daily Prophet forecast — версія ноутбука — 21.11.2020 р. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.kaggle.com/vbmokin/covid-19-in-70-countries-daily-prophet-forecast?scriptVersionId=47433942, дата звернення: лист., 21. 2020.

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 440

Опубліковано

2020-11-27

Як цитувати

[1]
В. Б. Мокін, А. В. Лосенко, і А. Р. Ящолт, «ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ КІЛЬКОСТІ НОВИХ ВИПАДКІВ ЗАХВОРЮВАНЬ НА КОРОНАВІРУС SARS-COV-2 В УКРАЇНІ НА ОСНОВІ МОДЕЛІ PROPHET», Вісник ВПІ, вип. 5, с. 71–83, Листоп. 2020.

Номер

Розділ

Інформаційні технології та комп'ютерна техніка

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

1 2 3 4 5 6 7 > >>