Прогнозування розповсюдження COVID-19 з використанням аналiзу часових рядiв та нейронних мереж

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.

Логвiна А. В. Прогнозування розповсюдження COVID-19 з використанням аналiзу часових рядiв та нейронних мереж : кваліфікаційна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Логвiна Ангелiна Вiкторiвна. – Київ, 2021. – 45 с.