Прогнозування епідемій методами математичного моделювання та машинного навчання
Анотація
Сучасна медицина являє собою, в основному, експериментальну науку, де велику роль мають саме аналіз емпіричних даних. Детального вивчення різноманітних процесів у біосередовищах найбільш ефективним апаратом досліджень є математичне моделювання, адже експериментальні дослідження є досить обмеженими.
У даному дослідженні розглядається побудова математичної моделі епідемії інфекційної хвороби [1, 2], знаходиться розв’язок отриманої системи звичайних диференційних рівнянь методом Рунге-Кутта, а також апроксимується функція динаміки процесу шляхом машинного навчання [3] на спостережених даних. Метою дослідження є створення системи прогнозування епідемії методами математичного моделювання та методами машинного навчання.
Посилання
Milik A., Prskawetz A., Feichtinger G., Sanderson W.C., Slow–wast dynamics in Wonderland, Envir.Modeling & Assessment, 1996. №1. P.3–17.
Slyusar V. On the Issue of Assessing the Effectiveness of Air Defense Based on a Pandemic Model, September 13, 2020.
Chen, Ricky T. Q., Rubanova, Yulia, Bettencourt, Jesse and Duvenaud, David Neural Ordinary Differential Equations, 2018