Randomized Machine Learning and Forecasting of Nonlinear Dynamic Models Applied to SIR Epidemiological Model
- Authors: Popkov A.Y.1, Dubnov Y.A1, Popkov Y.S1
-
Affiliations:
- Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences
- Issue: Vol 21, No 4 (2022)
- Pages: 659-677
- Section: Artificial intelligence, knowledge and data engineering
- URL: https://journals.rcsi.science/2713-3192/article/view/266356
- DOI: https://doi.org/10.15622/ia.21.4.1
- ID: 266356
Cite item
Full Text
Abstract
About the authors
A. Yu Popkov
Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences
Email: apopkov@isa.ru
Vavilov St. 44-2
Y. A Dubnov
Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences
Email: yury.dubnov@phystech.edu
Vavilov St. 44-2
Y. S Popkov
Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences
Email: popkov@isa.ru
Vavilov St. 44-2
References
- Попков Ю.С., Дубнов Ю.А., Попков А.Ю. Прогнозирование развития эпидемии COVID-19 в странах Европейского союза с использованием энтропийно-рандомизированного подхода // Информатика и автоматизация, 2021, Т. 20, №5, c. 1010-1033, https://doi.org/10.15622/ia.20.5.1.
- van den Driessche P. Mathematical Epidemiology / ed. by Brauer F., van den Driessche P., Wu J. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. Vol. 1945 of Lecture Notes in Mathematics. P. 147–157. https://doi.org/10.1007/978-3-540-78911-6.
- Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики.— М.:Юнити, 1998.
- Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. — Бином. Лаб. знаний, 2013.
- Боровков А.А. Математическая статистика. — М.:Наука, 1984.
- Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), 2006. Springer, New York, 2006.
- Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data mining, Inference, and Prediction. Springer New York, 2009.
- Мерков А.Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. М. : URSS, 2010.
- Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Рандомизированное машинное обучение при ограниченных наборах данных: от эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации. — М.: ЛЕНАНД, 2019. ISBN: 978-5-9710-5908-0.
- Попков Ю.С., Дубнов Ю.А. Энтропийно-робастное рандомизированное прогнозирование при малых объемах ретроспективных данных // Автоматика и телемеханика. 2016. № 5. С. 109–127.
- Попков А.Ю. Рандомизированное машинное обучение нелинейных моделей с применением к прогнозированию развития эпидемического процесса // Автоматика и телемеханика. 2021. № 6. С. 149–168. https://doi.org/10.31857/S0005231021060064.
- Popkov Y.S., Dubnov Y.A., Popkov A.Y. Introduction to the Theory of Randomized Machine Learning // Learning Systems: From Theory to Practice / ed. by Sgurev V., Piuri V., Jotsov V. Cham: Springer International Publishing, 2018. P. 199–220. ISBN: 978-3-319-75181-8. https://doi.org/10.1007/978-3-319-75181-8_10.
- Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Элементы рандомизированного прогнозирования и его применение для предсказания суточной электрической нагрузки энергетической системы // Автоматика и телемеханика. 2020. С. 148–172. https://doi.org/10.1134/S0005231019070107.
- Kermack W.O., McKendrick A.G. Contributions to the Mathematical Theory of Epidemics // Proceedings of the Royal Society. 1927. Vol. 115A. P. 700–721.
- Muller G.R. Zeitschrift f¨ur allgemeine Mikrobiologie / In: The Population Dynamics of Infectious Diseases: Theory and Applications. 368 S., 135 Abb., 104 Tab. London-New York, Chapman and Hall, 1984, Vol. 24, no. 2. pp. 76–76. https://doi.org/10.1002/jobm.19840240203.
- Hethcote H.W. Three Basic Epidemiological Models // Applied Mathematical Ecology. Springer Berlin Heidelberg, 1989. pp. 119–144. https://doi.org/10.1007/978-3-642-61317-3_5.
- Peng L., Yang W., Zhang D., Zhuge C., Hong L. Epidemic analysis of COVID-19 in China by dynamical modeling // arXiv, 2020. 10.48550/ARXIV.2002.06563.
- Yang W., Zhang D., Peng L., Zhuge C., Hong L. Rational evaluation of various epidemic models based on the COVID-19 data of China // Epidemics, 2021. Vol. 37. p. 100501. https://doi.org/10.1016/j.epidem.2021.100501.
- Cheng C., Zhang D., Dang D., Geng J., Zhu P., Yuan M., Liang R., Yang H., Jin Y., Xie J., Chen S., Duan G. The incubation period of COVID-19: a global meta-analysis of 53 studies and a Chinese observation study of 11 545 patients // Infectious Diseases of Poverty, 2021. Vol. 10, no. 1. https://doi.org/10.1186/s40249-021-00901-9.
- Huang S., Li J., Dai C., Tie Z., Xu J., Xiong X., Hao X., Wang Z., Lu C. Incubation period of coronavirus disease 2019: New implications for intervention and control // International Journal of Environmental Health Research, 2021. P. 1–9. https://doi.org/10. 1080/09603123.2021.1905781.
- Li Q. et al. Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus — Infected Pneumonia // New England Journal of Medicine, 2020. Vol. 382, no. 13. P. 1199–1207. https://doi.org/10.1056/nejmoa2001316.
- Nie X. et al. Epidemiological Characteristics and Incubation Period of 7015 Confirmed Cases With Coronavirus Disease 2019 Outside Hubei Province in China // The Journal of Infectious Diseases, 2020. Vol. 222, no. 1. pp. 26–33. https://doi.org/10.1093/infdis/jiaa211.
- Guidotti E., Ardia D. COVID-19 Data Hub // Journal of Open Source Software. 2020. Vol. 5, no. 51. P. 2376. https://doi.org/10.21105/joss.02376.
- COVID-19 Data Hub. https://www.covid19datahub.io. 2021. Accessed: 2022-06-20.
- Флах П. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. ДМК Пресс, 2015.
- Rubinstein R.Y., Kroese D.P. Simulation and the Monte Carlo method. John Wiley & Sons, 2007. Vol. 707.
Supplementary files
