<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інформаційна технологія прогнозування кількості нових хворих на коронавірус у Сполучених Штатах Америки

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Створено систему прогнозування кількості нових хворих на COVID-19 у Сполучених Штатах Америки .Для прогнозування кількості нових хворих використовувалась модель фейсбуку Prophet. Похибка прогнозу склала 36.3%
A system was created for forecasting the number of new patients with COVID-19 in the United States of America. The Prophet Facebook model was used to forecast the number of new patients. The forecast error was 36.3%

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

О. М. Козачко. Інформаційна технологія прогнозування кількості нових хворих на коронавірус у Сполучених Штатах Америки [Електронний ресурс] / О. М. Козачко, Б. Л. Лопухов // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2023)», Вінниця, 22 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2023/paper/view/16830.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (3)

  1. Вплив на економіку і суспільство. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://wdc.org.ua/uk/node/190016 . Дата звернення: 20.05.2020.
  2. Мокін В.Б., Лосенко А.В., Ящолт А.Р. Інформаційна технологія аналізу та прогнозування багатохвильової кількості нових випадків захворювань на коронавірус COVID-19 на основі моделі PROPHET // Вісник ВПІ, 2020. - №4: С. 65-70.
  3. R. Tkachenko, P. Tkachenko, I. Izonin, P. Vitynskyi, N. Kryvinska, and Yu. Tsymbal, “Committee of the combined RBFSGTM neurallike structures for prediction tasks,” in Lecture Notes in Computer Science, vol. 11673, pp. 267-277, 2019. https://doi.org/10.1007/978- 3-030-27192-3.