KPI Science News (Jun 2020)

ПРОГНОЗ КІЛЬКОСТІ ХВОРИХ НА COVID-19 В УКРАЇНІ

  • Olena M. Pavliuk,
  • Natalia K. Lysa,
  • Olga Yu. Fedevych,
  • Anastasiia-Olha A. Strontsitska

DOI
https://doi.org/10.20535/kpi-sn.2020.2.205127
Journal volume & issue
no. 2

Abstract

Read online

Проблематика. Однією з найактуальніших проблем у світі є пандемія COVID-19. Від її поширення і тривалості залежить, чи будуть продовжувати послаблювати карантинні обмеження, які впливають на економічну та соціальну ситуацію в світі загалом та в Україні зокрема. Мета дослідження. На основі аналізу літературних джерел і власних проведених досліджень здійснити прогноз кількості хворих на COVID-19 в Україні та розробити рекомендації щодо доцільності введення наступних етапів послаблення карантину. Методика реалізації. Виявлення кореляційної залежності між кількістю хворих на коронавірус в Україні та інших країнах. Побудова трендів для здійснення довго- та середньострокового прогнозів кількості хворих на COVID-19 в Україні. Застосування неітераційних штучних нейронних мереж (ШНМ) на основі радіально-базисних функцій (РБФ) із додатковими латеральними зв’язками між нейронами прихованого прошарку для здійснення короткострокового прогнозу кількості хворих на коронавірус. Результати дослідження. Виявлено кореляційну залежність між кількістю хворих на коронавірус в Україні, Італії та Іспанії. Побудовано тренд за допомогою поліномів із 2 до 6-го степеня для довгострокового прогнозу кількості хворих на COVID-19 в Україні і здійснено довгострокові прогнози. Для середньострокового прогнозу використано подібність траєкторій України з траєкторіями Польщі та Швеції. Встановлено, що Україна все більше відхиляється від траєкторії Польщі і наближається до траєкторії Швеції із запізненням у 2-3 дні. Застосовано РБФ ШНМ із додатковими латеральними зв’язками між нейронами прихованого прошарку для короткострокового прогнозу кількості хворих на COVID-19 в Україні. Середньоквадаратична зведена до діапазону значень похибка навчання ШНМ для прогнозу на 14 днів становить 0,55 %, максимальна – 1,43 %. Висновки. На основі здійснених прогнозів показано вплив першого етапу послаблення карантину та показано, як вплине на захворювання другий етап послаблення карантинних обмежень.

Keywords