Simulation and forecasting of the influenza epidemic process using seasonal autoregressive integrated moving average model

Abstract

The study aims to develop a seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model for influenza epidemic process simulation and to investigate the experimental results of the simulation. The work is targeted at the influenza epidemic process and its dynamic in the territory of Ukraine. The subjects of the research are methods and models of epidemic process simulation, which include machine learning methods, in particular the SARIMA model. To achieve the aim of the research, we have used methods of forecasting and have built the influenza epidemic process SARIMA model. Because of experiments with the developed model, the predictive dynamics of the epidemic process of influenza for 10 weeks were obtained.

Метою дослідження є розробка моделі сезонної авторегресійної інтегрованої ковзної середньої (SARIMA) для моделювання епідемічного процесу грипу та дослідження експериментальних результатів моделювання. Робота спрямована на вивчення епідемічного процесу грипу та його динаміки на території України. Предметом дослідження є методи та моделі моделювання епідемічного процесу, до складу яких входять методи машинного навчання, зокрема модель SARIMA. Для досягнення мети дослідження ми використали методи прогнозування та побудували модель епідемічного процесу грипу SARIMA. Завдяки експериментам із розробленою моделлю отримано прогнозну динаміку епідемічного процесу грипу за 10 тижнів.

Исследование направлено на разработку модели сезонной авторегрессионной интегральной скользящей средней (SARIMA) для моделирования эпидемического процесса гриппа и исследование экспериментальных результатов моделирования. Работа посвящена эпидемическому процессу гриппа и его динамике на территории Украины. Предметом исследования являются методы и модели моделирования эпидемического процесса, к которым относятся методы машинного обучения, в частности модель SARIMA. Для достижения цели исследования мы использовали методы прогнозирования и построили модель эпидемического процесса гриппа SARIMA. В результате экспериментов с разработанной моделью получена прогнозная динамика эпидемического процесса гриппа на 10 недель.