Короткостроковий прогноз поширення COVID-19 (26.06.20 - 30.06.20) на основі Back Propagation Neural Network

Date of publication 25.06.2020

Результати короткострокового прогнозного моделювання кількості хворих на COVID-19 в Україні і м. Києві на 26.06.20 - 30.06.20 (рис.1-10; табл. 1,2) отримано з використанням багатошарової нейронної мережі Back Propagation на основі механізму «ковзного вікна» з кількістю точок даних для навчання нейронної мережі - 12.

Бачимо, що для України характер розвитку пандемії, за виключенням окремих сплесків, досягає рівня 700-1000 нових інфікованих на день (рис. 2). За результатами прогнозного моделювання такий характер розвитку процесу може продовжитися до початку липня 2020 року. Після чого кількість щоденно інфікованих ймовірно знову вийде на плато (рис. 2-5).

Для міста Києва, спостерігаємо аналогічний характер поширення пандемії з 40-100 новими інфікованими на день (рис. 5, 6).

Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE = 1.2% для України і МАРЕ = 1.58% для м. Києва (Рис. 9, 10, Табл. 3, 4). Зазначимо, що на більших обсягах даних (як це ми маємо для України у порівнянні з м. Києвом) нейронна мережа Back Propagation є менш чутливою до короткотермінових збурень та сплесків і дозволяє отримати меншу похибку прогнозу.

На рис. 11 та 12 наведено співвідношення кількості інфікованих і видужалих в Україні та м. Києві від вірусу SARS-CoV-2.  

Науковий керівник проекту: М.З. Згуровський.

Команда проекту: О.С. Войтко, Н.В. Горбань, І.М. Джигирей, Б.Р. Дудка, К.В. Єфремов, Ю.П. Зайченко, П.О. Касьянов, О.П. Купенко, М.М. Перестюк, І.О. Пишнограєв, В.В. Путренко.