Publication:
Comparative Analysis of Approaches to Prediction of Quantitative Parameters during a Pandemic

Дата
2021
Авторы
Kolomensiy, V.
Firsov, G.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2021 IEEE.The purpose of this paper is to study and compare several approaches to predict quantitative parameters of an epidemiological situation. These parameters change in time is not stochastic and chaotic. For instance, the number of total infection cases increases exponentially in the beginning but tends to have a linear trend later. Such processes can be modeled in a variety of ways, for example, with the SEIR model or its modifications. This paper also compares time series models, like exponential smoothing, autoregressive models, and a neural network in application to the target task. This article describes a result of a comparison of these algorithms, and an explanation of obtained results, for instance how some characteristics of target features describe a more accurate prediction of future values by the modified SEIR model, rather than an exponential smoothing process or Holt-Winters method.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Kolomensiy, V. Comparative Analysis of Approaches to Prediction of Quantitative Parameters during a Pandemic / Kolomensiy, V., Firsov, G. // Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021. - 2021. - P. 464-467. - 10.1109/ElConRus51938.2021.9396350
URI
https://www.doi.org/10.1109/ElConRus51938.2021.9396350
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85104737869&origin=resultslist
 http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&UT=WOS:000669709800104
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/24008
Коллекции
Публикации