ПРОГНОЗУВАННЯ ХВИЛЬ КОРОНАВІРУСУ НА ОСНОВІ ВІДНОВЛЕНОЇ КОГНІТИВНОЇ КАРТИ  МІЖРЕГІОНАЛЬНОГО ВПЛИВУ

Віталій Мокін; Михайло Дратований; Арсен Лосенко; Сергій Жуков

doi:10.31649/1999-9941-2021-52-3-86-94

Автор(и)

Віталій Мокін Вінницький національний технічний університет
Михайло Дратований Вінницький національний технічний університет
Арсен Лосенко Вінницький національний технічний університет
Сергій Жуков Вінницький національний технічний університет

DOI:

https://doi.org/10.31649/1999-9941-2021-52-3-86-94

Ключові слова:

когнітивне моделювання, когнітивна карта, коронавірус, хвиля кількості нових підтверджених хворих, теорія графів

Анотація

У даній статті розглянуто актуальне завдання прогнозування дат старту, піку та завершення хвиль щодобових приростів кількості підтверджених хворих на коронавірус у заданому регіоні на основі когнітивної карти, яка враховує міжрегіональний вплив, тобто інших регіонів на заданий, і – навпаки. Запропоновано метод ідентифікації ваг такої когнітивної карти для регіонів-сусідів. Розроблено поетапний алгоритм застосування цього методу на практиці за реальними даними по хворих на коронавірус у цих регіонах, наведено ряд прийомів щодо його реалізації та здійснено його автоматизацію на Python. Наведено приклад для перевірки працездатності запропонованих методу та алгоритму на прикладі аналізу взаємовпливу та прогнозування дати завершення хвилі коронавірусу в Україні за даними по Румунії на основі відновлених ваг когнітивної карти 2-го порядку.

Біографії авторів

Віталій Мокін, Вінницький національний технічний університет

доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

Михайло Дратований, Вінницький національний технічний університет

асистент кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

Арсен Лосенко, Вінницький національний технічний університет

аспірант кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

Сергій Жуков, Вінницький національний технічний університет

кандидат технічних наук, доцент кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

Посилання

V. B. Mokin, A. V. Losenko, i A. R. Yashcholt, «Informatsiina tekhnolohiia analizu ta prohnozuvannia kilkosti novykh vypadkiv zakhvoriuvan na koronavirus SARS-COV-2 v Ukraini na osnovi modeli Prophet,» Visnyk Vinnytskoho politekhnichnoho instytutu, vyp. 5, s. 71–83. 2020. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2020-152-5-71-83 [in Ukrainian].

V. B. Mokin, A. V. Losenko, i A. R. Yashcholt, «Informatsiina tekhnolohiia analizu ta prohnozuvannia bahatokhvylovoi kilkosti novykh vypadkiv zakhvoriuvan na koronavirus COVID-19 na osnovi modeli Prophet,» Visnyk Vinnytskoho politekhnichnoho instytutu, vyp. 6, s. 65–75. 2020. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2020-153-6-65-75 [in Ukrainian].

I. Brovchenko, «Rozrobka matematychnoi modeli poshyrennia epidemii COVID-19 v Ukraini,» Svitohliad, №2 (82), s. 2-14. 2020 [in Ukrainian].

C.L. Althaus, Real-time modeling and projections of the COVID-19 epidemic in Switzerland, Institute of Social and Preventive Medicine, University of Bern, Switzerland, 20 April 2020. [Online]. Available: https: ispmbern.github.io/covid-19/swiss-epidemic-model.

M.H.D.M. Ribeiro, R.G. da Silva, J.H.K. Larcher, V.C. Mariani, L..S. Coelho, “Ensemble Learning Models Coupled with Urban Mobility Information Applied to Predict COVID-19 Incidence Cases,” Modeling, Control and Drug Development for COVID-19 Outbreak Prevention. Studies in Systems, Decision and Control, vol 366, pp. 821-858. 2021. https://doi.org/10.1007/978-3-030-72834-2_24.

M. R. Farzanegan, H. F. Gholipour, M. Feizi, R Nunkoo., and A. E. Andargoli, “International tourism and outbreak of coronavirus (COVID-19): A cross-country analysis,” Journal of Travel Research, vol. 60, №3, p. 687-692, 2021. https://doi.org/10.1177/0047287520931593

P. Ssentongo et al., “Pan-African evolution of within-and between-country COVID-19 dynamics,” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 118, №28. 2021. https://doi.org/10.1073/pnas.2026664118.

O. A. Adegboye et al., “Change in outbreak epicentre and its impact on the importation risks of COVID-19 progression: A modelling study,” Travel Medicine and Infectious Disease, vol. 40, 101988, 2021. https://doi.org/10.1016/j.tmaid.2021.101988.

V. B. Mokin, i A. V. Losenko, «Kartuvannia trendu tyzhnevykh prohnoziv za modelliu Facebook Prophet zminy kilkosti novykh khvorykh na koronavirus u krainakh Yevropy protiahom sichnia-bereznia 2021 roku,» L naukovo-tekhnichna konferentsiia pidrozdiliv VNTU, Vinnytsia, 10-12 bereznia, 2021 r. [Elektronnyi resurs]. Rezhym dostupu: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12849 [in Ukrainian].

V. B. Mokin, O. V. Burdeina, K. O. Koval, i A. R. Yashcholt, «Metod proektuvannia kohnityvnoi kar-ty dlia optymizatsii proforiientatsiinoi diialnosti ZVO,» Visnyk Vinnytskoho politekhnichnoho in-stytutu, №3, s. 89–99, Cherv. 2018 [in Ukrainian].

V. D. Romanenko, i Ju. L. Miljavskij, «Sintez sledjashhej sistemy upravlenija neustojchivymi impul'-snymi processami v ierarhicheskih kognitivnyh kartah slozhnyh sistem,» Teoretichnі ta prikladnі problemi і metodi sistemnogo analіzu, №4, s.7-13. 2016. http://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2016.4.01 [in Russian].

V. D. Romanenko, i Ju. L. Miljavskij, «Obespechenie ustojchivosti impul'snyh processov v kog-nitivnyh kartah na osnove modelej v prostranstve sostojanij,» Teoretichnі ta prikladnі pro-blemi і metodi sistemnogo analіzu, №1, s. 26-42. 2014 [in Russian].

O. Wahltinez et al., COVID-19 Open-Data: curating a fine-grained, global-scale data repository for SARS-CoV-2. [Online]. Available: https://goo.gle/covid-19-open-data.

Ensheng Dong, Hongru Du, and Lauren Gardner, “An interactive web-based dashboard to track COVID-19 in real time,” The Lancet Infectious Diseases, vol. 20, №5, p. 533–534. 2020. https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30120-1.