A review of the COVID-19 pandemic in Bahrain has been conducted. Correlations between the parameters describing the coronavirus pandemic have been established. Partially lost data was supplemented by polynomial functions, as well as by linear approximation. The number of those who suffered and those who died from COVID-19 was predicted using SGTM neural-like structure topologies supervised mode.
Досліджено динаміку кількості нових виявлених хворих на коронавірус у Львівській області. Для цього зібрано статистичні дані з офіційного сайту моніторингу ситуації з кількістю госпіталізованих осіб з підозрою та підтвердженими випадками захворювання, а також тих, що одужали і померли від COVID-19 в Україні. Встановлено залежність зростання кількості хворих від послаблення карантинних обмежень. Розглянуто існуючі публікації по прогнозуванню розповсюдження COVID-19 в Україні. У цих роботах автори використовували методи інтелектуального аналізу даних, штучних нейронних мереж, експоненціального прогнозу, подібностей, кореляційного і регресійного аналізу. Особливу увагу приділено прикладу використання нейромережі типу Back Propagation для короткострокового прогнозування захворювання на COVID-19 в Україні. Також розглянуто методи технічного аналізу часових рядів на основі базових індикаторів: «zigzag» та «supertrend» для прогнозування кількості хворих у Львівській області. Застосовано неітераційну нейронну мережу радіальних базисних функцій з додатковими латеральними зв'язками між нейронами прихованого прошарку для здійснення прогнозування кількості виявлених хворих на коронавірус у Львівській області. Передбачення здійснювали з випередженням у один день. Для середньострокового прогнозування із випередженням у два тижні використовували метод «ковзного вікна». На основі цих прогнозів розраховано щоденну кількість виявлених хворих. Здійснено також передбачення на один день та прогноз на 14 днів кількості тих, що одужали та померли. За результатами прогнозів розроблені рекомендації щодо доцільності введення у Львівській області наступного етапу послаблення карантину. Зважаючи на результати середньострокових прогнозів, у Львівській області не рекомендовано 29 травня вводити наступний етап послаблення карантину. Також розраховано необхідну нову кількість ліжкомісць, якою повинні бути забезпечені опорні лікарні.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.