72462

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Прогнозирование распространения COVID-19 в ЕС с использованием рандомизированного машинного обучения динамических моделей

ISBN/ISSN: 

2071-8632

DOI: 

10.14357/207186322203

Наименование источника: 

  • Информационные технологии и вычислительные системы

Обозначение и номер тома: 

№ 3

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ФИЦ ИУ РАН

Год издания: 

2022

Страницы: 

67-78
Аннотация
Работа посвящена применению метода рандомизированного машинного обучения для прогнозирования развития эпидемии COVID-19, основанной на эпидемиологической модели SIR. Предлагается два варианта моделирования, первый основан на использовании модели SIR с оценкой параметров по реальным оперативным данным о случаях заболевания, второй основан на идее моделирования индикатора распространения инфекции и его прогнозирования. Cравнительное исследование предлагаемых методов и подходов базируется на сравнении со стандартным подходом, основанным на методе наименьших квадратов и проводится на наборе данных нескольких стран Европейского союза. Показана работоспособность предлагаемого подхода и его эффективность и адекватность в условиях малого количества данных с высоким уровнем неопределенности.

Библиографическая ссылка: 

Попков А.Ю., Дубнов Ю.А., Попков Ю.С. Прогнозирование распространения COVID-19 в ЕС с использованием рандомизированного машинного обучения динамических моделей // Информационные технологии и вычислительные системы. 2022. № 3. С. 67-78.