Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Вестн. С.-Петербург. ун-та. Сер. 10. Прикл. матем. Информ. Проц. упр.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




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

Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления, 2020, том 16, выпуск 3, страницы 249–259
DOI: https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2020.303 (Mi vspui455) 		 
Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)

Информатика

Прогнозирование динамики эпидемии коронавируса (COVID-19) на основе метода прецедентов

В. В. Захаров, Ю. Е. Балыкина

Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9
PDF полного текста (1063 kB) Список цитирования (4)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2020.303
Аннотация: Описан метод прецедентов (Case-Based Reasoning) для прогнозирования будущих значений основных параметров эпидемии коронавируса в России, позволяющий строить краткосрочные прогнозы на основе аналогов динамики процентного прироста в других странах. Представлен новый эвристический метод оценивания продолжительности переходного процесса процентного прироста между заданными уровнями, учитывающий информацию о динамике эпидемиологических процессов в странах цепочки распространения. Разработан программный модуль Case-Based Rate Reasoning (CBRR) в среде MATLAB, реализующий предложенный подход и интеллектуальные авторские алгоритмы для построения траекторий прогнозируемых показателей эпидемии.
Ключевые слова: моделирование, прогнозирование, эпидемия COVID-19, процентный прирост, метод прецедентов, эвристика.
Поступила: 20 июля 2020 г.
Принята к печати: 13 августа 2020 г.
Тип публикации: Статья
УДК: 519, 616-036.22
MSC: 62P10
Образец цитирования: В. В. Захаров, Ю. Е. Балыкина, “Прогнозирование динамики эпидемии коронавируса (COVID-19) на основе метода прецедентов”, Вестн. С.-Петербург. ун-та. Сер. 10. Прикл. матем. Информ. Проц. упр., 16:3 (2020), 249–259
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZakBal20}
\by В.~В.~Захаров, Ю.~Е.~Балыкина
\paper Прогнозирование динамики эпидемии коронавируса (COVID-19) на основе метода прецедентов
\jour Вестн. С.-Петербург. ун-та. Сер. 10. Прикл. матем. Информ. Проц. упр.
\yr 2020
\vol 16
\issue 3
\pages 249--259
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vspui455}
\crossref{https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2020.303}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vspui455
  • https://www.mathnet.ru/rus/vspui/v16/i3/p249
    • Эта публикация цитируется в следующих 4 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:82
    PDF полного текста:11
    Список литературы:14
    Первая страница:5
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024