Інформаційна технологія прогнозування поширення COVID-19 з використанням мультифрактального аналізу
Автор: Шевченко Віктор Валентинович
Кваліфікаційний рівень: магістр (ОНП)
Спеціальність: Комп'ютерні науки (освітньо-наукова програма)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2020-2021 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Шевченко В. В., Соколовський Я. І. (керівник). Інформаційна технологія прогнозування поширення COVID-19 з використанням мультифрактального аналізу. Магістерська кваліфікаційна робота – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2021. Розширена анотація. Можливість передбачити майбутнє завжди було одним з найважливіших питань людства. Якщо передбачити його дуже важко, то спрогнозувати відповідний перебіг певного критерію вже легше. Прогнозування часових рядів допомагає безлічі сфер діяльності людини. Починаючи від прогнозування вартості акцій і закінчуючи прогнозуванням майбутнього землетруса. У грудні 2019 світ охопила пандемія COVID-19. Наразі нараховується мільйони хворих і вони стрімко продовжуть рости. Тому, вміння прогнозування часових рядів, допомогло би людству передбачити майбутні спалахи хвороби та завчасно приймати відповідні дії для запобігання. Один з можливих варіантів прогнозування є використання мультифрактального аналізу. Цей алгоритм здатен провести детальний аналіз часового ряду та виявити необхідні залежності для прогнозування. Мета дослідження. Метою дослідження є проведення огляду мультифрактального аналізу для зупинення поширення COVID-19 та розробка застосунку для візуалізації дії алгоритму. Об’єкт дослідження. Об’єктом дослідження є процеси поширення COVID-19. Предмет дослідження. Мультифрактальні алгоритми аналізу, прогнозування та програмне забеспечення, реалізації. Результат дослідження. Реалізовано алгоритм мультфрактального аналізу. Створено програмний застосунок для візуалізації прогнозовання поширення COVID-19 з використанням фрактальних часових рядів. Ключові слова. Мультифрактальний аналіз, Модель прогнозування, Модель ARFIMA, R/S аналіз, Показник Херста. Перелік використаних літературних джерел: 1. Снитюк В. Є. Прогнозування. Моделі. Методи. Алгоритми : Навчальний посібник. – К. : «Маклаут», 2008. – 364 с. 2. Mandelbrot, B.B. Fractals and Scaling in Finance; Springer: New York, NY, USA, 1997. 3. Kantelhardt, J.W.; Zschiegner, S.A.; Koscielny-Bunde, E.; Havlin, S.; Bunde, A.; Stanley, H.E. Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstationary time series. Phys. A Stat. Mech. Appl. 2002, 316, 87–114. 4. George E.P.Box and Gwilym M.Jenkins & Gregory C. Reinsel. Time series analysis forecasting and control. PrenticeHall, Inc.4, (1994)