Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Журн. Белорус. гос. ун-та. Матем. Инф.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика, 2022, том 1, страницы 83–96
DOI: https://doi.org/10.33581/2520-6508-2022-1-83-96
(Mi bgumi180)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Теоретические основы информатики

Методы интеллектуального анализа данных в исследованиях эпидемии COVID -19

О. В. Сенькоab, А. В. Кузнецоваbc, Е. М. Воронинb, О. А. Кравцоваbd, Л. Р. Борисоваe, И. Л. Кирилюкf, В. Г. Акимкинb

a Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, ул. Вавилова, 44, корп. 2, 119333, г. Москва, Россия
b Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии Роспотребнадзора, ул. Новогиреевская, 3а, 111123, г. Москва, Россия
c Институт биохимической физики им. Н. М. Эмануэля Российской академии наук, ул. Косыгина, 4, 119334, г. Москва, Россия
d Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, Ленинские горы, 1, 119991, г. Москва, Россия
e Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, пр. Ленинградский, 49/2, 125167, г. Москва, Россия
f Институт экономики Российской академии наук, пр. Нахимовский, 32, 117218, г. Москва, Россия
Список литературы:
Аннотация: Представлен оригинальный метод поиска связи хода эпидемии с социально-экономическими, демографическими и климатическими факторами. В рамках предложенного метода проведена иерархическая агломеративная кластеризация 110 стран мира по кривым темпа роста COVID-19 за период с января 2020 по август 2021 г. Выделены четыре крупных кластера с единообразными кривыми, включающих 11, 39, 17 и 13 стран соответственно. Еще 30 стран не вошли ни в один из кластеров. Методами машинного обучения в выделенных кластерах выявлены различия социально-экономических, демографических и географо-климатических показателей. Наиболее важными показателями, по которым кластеры отличаются друг от друга, стали амплитуда температур в течение года, индекс чистых бартерных условий торговли, рост населения, средняя температура января, территория (площадь суши), количество погибших в результате стихийных бедствий, коэффициент рождаемости, длина береговой линии, запасы нефти, доля населения в городских агломерациях с численностью населения более 1 млн человек и др. Данный подход (применение кластеризации в сочетании с классификацией методами логико-статистического анализа) ранее никем не использовался. Найденные закономерности позволят более точно проводить прогнозирование эпидемиологического процесса в странах, принадлежащих к разным кластерам. Дополнение представленного подхода авторегрессионными моделями позволит автоматизировать прогноз и повысить его точность.
Ключевые слова: кластерный анализ; методы машинного обучения; статистика; эпидемиологический процесс; COVID-19.
Поступила в редакцию: 31.12.2021
Исправленный вариант: 04.03.2022
Принята в печать: 04.03.2022
Тип публикации: Статья
УДК: 004.4
Образец цитирования: О. В. Сенько, А. В. Кузнецова, Е. М. Воронин, О. А. Кравцова, Л. Р. Борисова, И. Л. Кирилюк, В. Г. Акимкин, “Методы интеллектуального анализа данных в исследованиях эпидемии COVID -19”, Журн. Белорус. гос. ун-та. Матем. Инф., 1 (2022), 83–96
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{SenKuzVor22}
\by О.~В.~Сенько, А.~В.~Кузнецова, Е.~М.~Воронин, О.~А.~Кравцова, Л.~Р.~Борисова, И.~Л.~Кирилюк, В.~Г.~Акимкин
\paper Методы интеллектуального анализа данных в исследованиях эпидемии COVID -19
\jour Журн. Белорус. гос. ун-та. Матем. Инф.
\yr 2022
\vol 1
\pages 83--96
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/bgumi180}
\crossref{https://doi.org/10.33581/2520-6508-2022-1-83-96}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/bgumi180
  • https://www.mathnet.ru/rus/bgumi/v1/p83
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:129
    PDF полного текста:89
    Список литературы:34
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024