2025-02-21T09:13:55-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-322459%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-21T09:13:55-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-322459%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-21T09:13:55-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-21T09:13:55-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Короткострокове прогнозування основних показників епідемії в Україні на основі моделі сезонних циклів

Короткострокове прогнозування основних показників епідемії в Україні на основі моделі сезонних циклів

The authors of this study propose a method of short-term forecasting of time series of the main indicators of the COVID-19 epidemic, which has a pronounced seasonality. This method, which has no direct analogies, provides the decomposition of a general forecasting task into several simpler tasks, su...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Alyokhin, Alexei, Brutman, Anna, Grabovoy, Alexandr, Shabelnyk, Tetiana
Format: Article
Language:English
Published: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2024
Subjects:
епідемія COVID-19
часові ряди
короткострокове прогнозування
Online Access:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/322459
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id journaliasakpiua-article-322459
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-3224592025-02-09T21:55:38Z Short-term forecasting of the main indicators of the COVID-19 epidemic in Ukraine based on the seasonal cycle model Короткострокове прогнозування основних показників епідемії в Україні на основі моделі сезонних циклів Alyokhin, Alexei Brutman, Anna Grabovoy, Alexandr Shabelnyk, Tetiana епідемія COVID-19 часові ряди короткострокове прогнозування COVID-19 epidemic time series short-term forecasting seasonal cycle indicators The authors of this study propose a method of short-term forecasting of time series of the main indicators of the COVID-19 epidemic, which has a pronounced seasonality. This method, which has no direct analogies, provides the decomposition of a general forecasting task into several simpler tasks, such as the tasks of building a model of the seasonal cycle of a time series, aggregating the original time series, taking into account the duration of the seasonal cycle, forecasting an aggregated time series, developing an aggregated forecast into a forecast in the original time scale, using the seasonal cycle model. The solution for each task allows the usage of relatively simple methods of mathematical statistics. The article provides a formally rigorous description of all procedures of the method and illustrations of their numerical implementation on the example of a real forecasting task. The use of this method for short-term forecasting of the COVID-19 epidemic development in Ukraine has systematically demonstrated its effectiveness. Запропоновано метод короткострокового прогнозування часових рядів основних показників епідемії COVID-19, яким притаманна виражена сезонність. Зазначений метод, що не має прямих аналогів, передбачає декомпозицію загального завдання прогнозування на ряд більш простих завдань, таких як побудова моделі сезонного циклу часового ряду, агрегування вихідного часового ряду з урахуванням тривалості сезонного циклу, прогнозування агрегованого часового ряду, розгортання агрегованого прогнозу в прогноз у вихідній часовій шкалі за допомогою моделі сезонного циклу, вирішення кожного з яких допускає застосування відносно простих методів математичної статистики. Наведено формально строге описання всіх процедур методу та ілюстрації їх числової реалізації на прикладі реального завдання прогнозування. Застосування зазначеного методу для розроблення короткострокових прогнозів розвитку епідемії COVID-19 в Україні на систематичній основі продемонструвало його ефективність. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2024-12-25 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/322459 10.20535/SRIT.2308-8893.2024.4.02 System research and information technologies; No. 4 (2024); 32-42 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2024); 32-42 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2024); 32-42 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/322459/312889
institution System research and information technologies
baseUrl_str
datestamp_date 2025-02-09T21:55:38Z
collection OJS
language English
topic епідемія COVID-19
часові ряди
короткострокове прогнозування
spellingShingle епідемія COVID-19
часові ряди
короткострокове прогнозування
Alyokhin, Alexei
Brutman, Anna
Grabovoy, Alexandr
Shabelnyk, Tetiana
Короткострокове прогнозування основних показників епідемії в Україні на основі моделі сезонних циклів
topic_facet епідемія COVID-19
часові ряди
короткострокове прогнозування
COVID-19 epidemic
time series
short-term forecasting
seasonal cycle
indicators
format Article
author Alyokhin, Alexei
Brutman, Anna
Grabovoy, Alexandr
Shabelnyk, Tetiana
author_facet Alyokhin, Alexei
Brutman, Anna
Grabovoy, Alexandr
Shabelnyk, Tetiana
author_sort Alyokhin, Alexei
title Короткострокове прогнозування основних показників епідемії в Україні на основі моделі сезонних циклів
title_short Короткострокове прогнозування основних показників епідемії в Україні на основі моделі сезонних циклів
title_full Короткострокове прогнозування основних показників епідемії в Україні на основі моделі сезонних циклів
title_fullStr Короткострокове прогнозування основних показників епідемії в Україні на основі моделі сезонних циклів
title_full_unstemmed Короткострокове прогнозування основних показників епідемії в Україні на основі моделі сезонних циклів
title_sort короткострокове прогнозування основних показників епідемії в україні на основі моделі сезонних циклів
title_alt Short-term forecasting of the main indicators of the COVID-19 epidemic in Ukraine based on the seasonal cycle model
description The authors of this study propose a method of short-term forecasting of time series of the main indicators of the COVID-19 epidemic, which has a pronounced seasonality. This method, which has no direct analogies, provides the decomposition of a general forecasting task into several simpler tasks, such as the tasks of building a model of the seasonal cycle of a time series, aggregating the original time series, taking into account the duration of the seasonal cycle, forecasting an aggregated time series, developing an aggregated forecast into a forecast in the original time scale, using the seasonal cycle model. The solution for each task allows the usage of relatively simple methods of mathematical statistics. The article provides a formally rigorous description of all procedures of the method and illustrations of their numerical implementation on the example of a real forecasting task. The use of this method for short-term forecasting of the COVID-19 epidemic development in Ukraine has systematically demonstrated its effectiveness.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2024
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/322459
work_keys_str_mv AT alyokhinalexei shorttermforecastingofthemainindicatorsofthecovid19epidemicinukrainebasedontheseasonalcyclemodel
AT brutmananna shorttermforecastingofthemainindicatorsofthecovid19epidemicinukrainebasedontheseasonalcyclemodel
AT grabovoyalexandr shorttermforecastingofthemainindicatorsofthecovid19epidemicinukrainebasedontheseasonalcyclemodel
AT shabelnyktetiana shorttermforecastingofthemainindicatorsofthecovid19epidemicinukrainebasedontheseasonalcyclemodel
AT alyokhinalexei korotkostrokoveprognozuvannâosnovnihpokaznikívepídemíívukraínínaosnovímodelísezonnihciklív
AT brutmananna korotkostrokoveprognozuvannâosnovnihpokaznikívepídemíívukraínínaosnovímodelísezonnihciklív
AT grabovoyalexandr korotkostrokoveprognozuvannâosnovnihpokaznikívepídemíívukraínínaosnovímodelísezonnihciklív
AT shabelnyktetiana korotkostrokoveprognozuvannâosnovnihpokaznikívepídemíívukraínínaosnovímodelísezonnihciklív
first_indexed 2025-02-10T04:08:34Z
last_indexed 2025-02-10T04:08:34Z
_version_ 1824638474622337024

Similar Items