Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.authorMohammadi, A.
dc.contributor.authorMeniailov, I.
dc.contributor.authorBazilevych, K.
dc.contributor.authorYakovlev, S.
dc.contributor.authorChumachenko, D.
dc.date.accessioned2023-02-20T09:18:05Z
dc.date.available2023-02-20T09:18:05Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationComparative study of linear regression and sir models of covid-19 propagation in Ukraine before vaccination / A. Mohammadi, I. Meniailov, K. Bazilevych [et al.] // Радіоелектронні і комп'ютерні системи. – 2021. – № 3. – Р. 5–18.uk_UA
dc.identifier.issn1814-4225
dc.identifier.urihttp://dspace.library.khai.edu/xmlui/handle/123456789/4239
dc.description.abstractThe study aims to develop machine learning and compartment models of COVID-19 epidemic process and to investigate experimental results of simulation. The object of research is COVID-19 epidemic process and its dynamics in territory of Ukraine. The research subjects are methods and models of epidemic process simulation, which include machine learning methods and compartment models. To achieve this aim of the research, we have used machine learning forecasting methods and have built COVID-19 epidemic process linear regression model and COVID-19 epidemic process compartment model.uk_UA
dc.description.abstractДослідження спрямоване на розробку машинного навчання та компартментних моделей епідемічного процесу COVID-19, а також на дослідження експериментальних результатів моделювання. Об’єктом дослідження є епідемічний процес COVID-19 та його динаміка на території України. Предметом дослідження є методи та моделі моделювання епідемічного процесу, які включають методи машинного навчання та компартментні моделі. Для досягнення цієї мети дослідження ми використали методи прогнозування машинного навчання та побудували лінійну регресійну модель епідемічного процесу COVID-19 і модель відсіку епідемічного процесу COVID-19.uk_UA
dc.description.abstractИсследование направлено на разработку моделей машинного обучения и компартментов эпидемического процесса COVID-19, а также на изучение экспериментальных результатов моделирования. Объектом исследования является эпидемический процесс COVID-19 и его динамика на территории Украины. Предметом исследования являются методы и модели моделирования эпидемического процесса, включающие методы машинного обучения и компартмент-модели. Для достижения этой цели исследования мы использовали методы прогнозирования машинного обучения и построили модель линейной регрессии эпидемического процесса COVID-19 и модель отделения эпидемического процесса COVID-19.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherХАІuk_UA
dc.subjectradio electronic and computer systemsuk_UA
dc.subjectepidemic modeluk_UA
dc.subjectepidemic processuk_UA
dc.subjectepidemic simulationuk_UA
dc.subjectsimulationuk_UA
dc.subjectlinear regressionuk_UA
dc.subjectCOVID-19uk_UA
dc.subjectрадіоелектронні і комп'ютерні системиuk_UA
dc.subjectмодель епідеміїuk_UA
dc.subjectепідемічний процесuk_UA
dc.subjectмоделювання епідеміїuk_UA
dc.subjectмоделюванняuk_UA
dc.subjectлінійна регресіяuk_UA
dc.subjectрадиоэлектронные и компьютерные системыuk_UA
dc.subjectэпидемическая модельuk_UA
dc.subjectэпидемический процессuk_UA
dc.subjectимитация эпидемииuk_UA
dc.subjectмоделированиеuk_UA
dc.subjectлинейная регрессияuk_UA
dc.titleComparative study of linear regression and sir models of covid-19 propagation in Ukraine before vaccinationuk_UA
dc.typeArticleuk_UA


Долучені файли

Thumbnail

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу