Прогнозування розповсюдження COVID-19 з використанням аналiзу часових рядiв та нейронних мереж
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2021
Автор(и) :
Логвiна Ангелiна Вiкторiвна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Логвiна, А. В. (2021). Прогнозування розповсюдження COVID-19 з використанням аналiзу часових рядiв та нейронних мереж. [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3355
[ДСТУ] Логвiна А. В. Прогнозування розповсюдження COVID-19 з використанням аналiзу часових рядiв та нейронних мереж : кваліфікаційна робота бакалавра : 11 Математика та статистика. Київ, 2021. 45 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3355 (дата звернення: 17.07.2026).
В рамках дипломної роботи виконано наступнi завдання та зроблено вiдповiднi висновки: розглянуто та дослiджено епiдемiчну модель COVID-19, виконано аналiз моделi пiд час спалаху та отримано висновки стосовно розвитку хвоби пiд час спалаху; розглянуто методи для прогнозування та аналiзу часових рядiв:Moving Average, Arima, FBProphet; пiд час обчислювального експерименту виконано аналiз та прогнозування кiлькостi активних, пiдвтверджених, померлих та одужаних людей за допомогою широко прийнятих моделей прогнозування ARIMA та FBProphet. Зiбрано данi про COVID-19 з 10 сильно постраждалих країн на початку пандемiї: США, Iспанiї, Iталiї, Францiї, Нiмеччини, Росiї, Iрану, Великобританiї, Туреччини, Iндiї та в усьому свiтi до 20 травня 2020 р. Проведено детальний аналiз похибок двох моделей для кожної з обраних 10 країн.
Галузі знань та спеціальності :
11 Математика та статистика
113 Прикладна математика
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
3.68 MB
Контрольна сума :
(MD5):a8f68f2f2f861804e4ad46eedcbb9aeb
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International