ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ БАГАТОХВИЛЬОВОЇ КІЛЬКОСТІ НОВИХ ВИПАДКІВ ЗАХВОРЮВАНЬ НА КОРОНАВІРУС COVID-19 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/10.31649/1997-9266-2020-153-6-65-75

Ключові слова:

інформаційна технологія, COVID-19, прогнозування часових рядів, Prophet, ряд Фур’є, штучний інтелект, прогнозування сценаріїв розвитку

Анотація

Удосконалено раніше розроблену авторами інформаційну технологію аналізу та прогнозування кількості нових підтверджених випадків захворювань на коронавірус COVID-19, викликаною інфекцією SARS-CoV-2, на прикладі щодобових сумарних по Україні даних поточної «хвилі» з урахуванням різних свят і псевдосвят, які можуть мати аномальний вплив. Створена раніше технологія була працездатною лише для ділянки невпинного зростання значень однієї хвилі, а удосконалена вже може застосовуватись для аналізу та прогнозування даних протягом усього періоду, оскільки враховує багатохвильову природу цього явища. Запропоновано алгоритм ідентифікації параметрів кожної хвилі. Розроблено низку математичних співвідношень, які дозволяють у першому наближенні оцінити дату початку, завершення та період кожної хвилі, навіть за випадку, коли одна хвиля переходить в іншу.

Запропоновані нові емпіричні співвідношення для оцінювання порядку ряду Фур’є для опису коливального процесу кожної хвилі лише по 10 % її значень у верхівці, оскільки, зазвичай, такі дані є в явному вигляді, інакше дані не будуть розпізнані як окрема хвиля. Співвідношення виведені окремо для випадку лише додатних коефіцієнтів, коли пік розташований ліворуч від середини напівперіоду, і окремо — для випадку знакозмінного ряду, коли пік розташований праворуч від неї. Однак, ці наближені оцінки рекомендовано уточнювати у певному діапазоні можливих значень, оскільки, в загальному випадку різних варіантів значень амплітуди гармонік запропоновані співвідношення можуть давати занижені оцінки.

Запропоновано застосовувати ідентифіковану за цією технологією модель для прогнозування найпесимістичнішого та найоптимістичнішого сценаріїв розвитку явища, тобто зміни кількості нових підтверджених випадків захворювань на коронавірус COVID-19 у майбутньому у заданій країні.

Створено програмне забезпечення на Python на базі платформи Kaggle, яке застосовано, як для України, так і ще для 69 країн світу. За допомогою ідентифікованих моделей отримано низку важливих висновків щодо розуміння закономірностей поширення коронавірусу як в Україні, так і в інших 69 країнах світу. Результати 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, доцент кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

Посилання

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 Вінницького політехнічного інституту, вип. 5, с. 71-83, Лис. 2020.

Tommaso Banelli, and Marco Vuano, Federico Fogolari, Andrea Fusiello, Gennaro Esposito, and Alessandra Corazza, “Automation of peak-tracking analysis of stepwise perturbed NMR spectra,” Journal of Biomolecular NMR, vol. 67, pp. 121-134, 2017.

C. Peng, S. W. Unger, F. V. Filipp, M. Sattler, and S. Szalma, “Automated evaluation of chemical shift perturbation spectra: New approaches to quantitative analysis of receptor-ligand interaction NMR spectra,” J. Biomol NMR, vol. 29, pp. 491-504, 2004.

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. 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.

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.

Робоча група з математичного моделювання проблем, пов’язаних з епідемією коронавірусу SARS-CoV-2 в Україні, «Прогноз розвитку епідемії COVID-19 в Україні» на 14–28 грудня 2020 року («Прогноз РГ-32»). базова установа — Інститут проблем математичних машин і систем НАН України, створена Розпорядженням Президії НАН України від 3 квітня 2020 р. № 198. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://www.nas.gov.ua/UA/Messages/Pages/View.aspx?MessageID=7277 Дата звернення: грудень 14, 2020.

Б. І. Мокін, В. Б. Мокін, і О. Б. Мокін, Практикум для самостійної роботи студентів з навчальної дисципліни «Методологія та організація наукових досліджень». Частина 1: від постановки задачі до синтезу та ідентифікації математичної моделі. Вінниця, Україна: ВНТУ, 2018, 179 с.

Б. І. Мокін, В. Б. Мокін, і О. Б. Мокін, Математичні методи ідентифікації динамічних систем, навч. посіб. Вінниця, Україна: ВНТУ, 2010, 260 с.

В. М. Дубовой, Р. Н. Квєтний, О. І. Михальов, і А. В. Усов, Моделювання та оптимізація систем, підруч. Вінниця Україна: ПП «ТД «Едельвейс», 2017, 804 с.

В. П. Легеза, Математичний аналіз, підруч. 4-х томах. Т. 1. Київ, Україна: Політехніка, 2019, 336 с.

Saturating Forecasts Forecasting Growth [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://facebook.github.io/prophet/docs/saturating_forecasts.html#forecasting-growth . Дата звернення: грудень 14, 2020.

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 20

Опубліковано

2020-12-25

Як цитувати

[1]
В. Б. Мокін, А. В. Лосенко, і А. Р. . Ящолт, «ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ БАГАТОХВИЛЬОВОЇ КІЛЬКОСТІ НОВИХ ВИПАДКІВ ЗАХВОРЮВАНЬ НА КОРОНАВІРУС COVID-19 НА ОСНОВІ МОДЕЛІ PROPHET», Вісник ВПІ, вип. 6, с. 65–75, Груд 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 > >>