ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ БАГАТОХВИЛЬОВОЇ КІЛЬКОСТІ НОВИХ ВИПАДКІВ ЗАХВОРЮВАНЬ НА КОРОНАВІРУС COVID-19 НА ОСНОВІ МОДЕЛІ PROPHET - Мокін, В. Б.; Лосенко, А. В.; Ящолт, А. Р. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2020)
Удосконалено раніше розроблену авторами інформаційну технологію аналізу та прогнозування кількості нових підтверджених випадків захворювань на коронавірус COVID-19, викликаною інфекцією SARS-CoV-2, на прикладі щодобових сумарних по Україні даних поточної «хвилі» з урахуванням різних свят і псевдосвят, які можуть мати аномальний вплив. Створена раніше технологія була працездатною лише для ділянки невпинного зростання значень однієї хвилі, а удосконалена вже може застосовуватись для аналізу та прогнозування даних протягом усього періоду, оскільки враховує багатохвильову природу цього явища. Запропоновано алгоритм ідентифікації параметрів кожної хвилі. Розроблено низку математичних співвідношень, які дозволяють у першому наближенні оцінити дату початку, завершення та період кожної хвилі, навіть за випадку, коли одна хвиля переходить в іншу. Запропоновані нові емпіричні співвідношення для оцінювання порядку ряду Фур’є для опису коливального процесу кожної хвилі лише по 10 % її значень у верхівці, оскільки, зазвичай, такі дані є в явному вигляді, інакше дані не будуть розпізнані як окрема хвиля. Співвідношення виведені окремо для випадку лише додатних коефіцієнтів, коли пік розташований ліворуч від середини напівперіоду, і окремо — для випадку знакозмінного ряду, коли пік розташований праворуч від неї. Однак, ці наближені оцінки рекомендовано уточнювати у певному діапазоні можливих значень, оскільки, в загальному випадку різних варіантів значень амплітуди гармонік запропоновані співвідношення можуть давати занижені оцінки. Запропоновано застосовувати ідентифіковану за цією технологією модель для прогнозування найпесимістичнішого та найоптимістичнішого сценаріїв розвитку явища, тобто зміни кількості нових підтверджених випадків захворювань на коронавірус COVID-19 у майбутньому у заданій країні. Створено програмне забезпечення на Python на базі платформи Kaggle, яке застосовано, як для України, так і ще для 69 країн світу. За допомогою ідентифікованих моделей отримано низку важливих висновків щодо розуміння закономірностей поширення коронавірусу як в Україні, так і в інших 69 країнах світу. Результати передано у Робочу групу з математичного моделювання проблем, пов’язаних з епідемією коронавірусу SARS-CoV-2 в Україні.