Короткостроковий прогноз поширення COVID-19 на основі Back Propagation Neural Network

Дата публікації 10.05.2020

Результати короткострокового прогнозного моделювання кількості хворих на COVID-19 в Україні і м. Києві на 11.05.20 – 15.05.20 (рис.1, 2, 3, 4; табл. 1) отримано з використанням багатошарової нейронної мережі Back Propagation на основі механізму «ковзного вікна», довжина якого склала 12 точок даних. Середня абсолютна похибка у відсотках виконаного прогнозу не перевищує MAPE= 2.2%. 

Бачимо, що для України на десятиденному відрізку часу (06.05.20-15.05.20) характер розвитку пандемії ймовірно може набути більш чіткого лінійного характеру з рівнем «плато» - (400-550) нових інфікованих на день (рис. 2). За результатами прогнозного моделювання команди проєкту «ФОРСАЙТ COVID-19» такий характер розвитку процесу може продовжитися до третьої декади травня 2020 року, протягом якої ймовірно може настати пік пандемії. Після чого, пандемія ймовірно може піти на спад (кількість щоденно інфікованих буде стійко нижчою кількості щоденно видужалих людей).

Для міста Києва, протягом десятиденного відрізку часу (06.05.20-15.05.20) процес розвитку пандемії поки що має більш нестаціонарний характер з ймовірною порівняно високою волатильністю цього процесу на наступному тижні (рис. 4).