Інформаційна технологія прогнозування рівня епідеміологічної небезпеки з використанням нейромережевого моделювання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorОвчарук, Олександр
dc.contributor.authorМазурець, Олександр
dc.contributor.authorСобко, Олена
dc.contributor.authorМолчанова, Марина
dc.contributor.authorКліменко, Валерія
dc.contributor.authorOvcharuk, Oleksandr
dc.contributor.authorMazurets, Oleksandr
dc.contributor.authorSobko, Olena
dc.contributor.authorMolchanova, Maryna
dc.contributor.authorKlimenko, Valeriia
dc.date.accessioned2023-11-17T06:31:10Z
dc.date.available2023-11-17T06:31:10Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractСтаття присвячена розв’язанню задачі визначення рівня епідеміологічної небезпеки, для чого розроблено інформаційну технологію прогнозування рівня епідеміологічної небезпеки, метод прогнозування значень параметрів за їх часовими рядами рекурентною темпоральною нейронною мережею із згортковим шаром як складову інформаційної технології, та відповідну програмну систему.
dc.description.abstractThe problem of epidemiological risk is that infectious diseases can spread rapidly among the population through person-to-person contact, airborne infection, ingestion of food or water, mosquitoes, and other vectors. Increased mobility and globalization are contributing to the rapid spread of infections around the world. The danger of epidemics lies in their impact on public health and socio-economic systems. Large epidemics can have a significant impact on society, causing high mortality, significant economic losses, disruption of production and trade, and social instability. To combat the epidemiological threat, it is necessary to develop strong systems of epidemiological surveillance, rapid response and disease control. The article is devoted to solving the problem of determining the level of epidemiological danger, for which information technology of forecasting the level of epidemiological danger, a method of forecasting parameter values by their time series using a recurrent temporal neural network with a convolutional layer as a component of information technology, and a corresponding software system have been developed. In addition, the article describes the corresponding software system that implements the developed information technology. This system allows users to obtain predictions about the level of epidemiological danger based on entered data on parameters related to epidemiology. It can be useful for organizations involved in the control and forecasting of epidemic diseases, as well as for government structures and medical institutions. The developed information technology and the corresponding software system can contribute to the improvement of forecasting of epidemiological danger, which allows making more informed decisions regarding the prevention and control of epidemic diseases.
dc.identifier.citationІнформаційна технологія прогнозування рівня епідеміологічної небезпеки з використанням нейромережевого моделювання / О. Овчарук, О. Мазурець, О. Собко, М. Молчанова, В. Кліменко // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - 2023. - № 4. - С. 224-230.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/14666
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subjectepidemiological danger recurrent temporal neural network
dc.subjectpredicting the level of epidemiological danger
dc.subjectprediction of diseases
dc.subject.udc004.891.2
dc.titleІнформаційна технологія прогнозування рівня епідеміологічної небезпеки з використанням нейромережевого моделювання
dc.title.alternativeInformation technology for predicting the level of epidemiological danger using neuronet modeling
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
VT_2023_323-224-230.pdf
Розмір:
790.12 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Вісник ХНУ. Технічні науки - 2023 рік