Детальная информация

Название: Прогнозирование динамики заболеваемости COVID-19 методами машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.03.03_02 «Биомеханика и медицинская инженерия»
Авторы: Комаров Глеб Сергеевич
Научный руководитель: Подольская Екатерина Александровна
Другие авторы: Цветков Денис Валерьевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: машинное обучение; восстановление многомерной; регрессии; анализ данных; прогнозирование; covid-19; верификация модели; метод опорных векторов; линейная; регрессия; случайный лес; гребневая регрессия; machine learning; multivariate regression reconstruction; data analysis; forecasting; model verification; support vector machine; linear regression; random forest; ridge regression
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 01.03.03
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-4891
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\15720

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе было проведено сравнение алгоритмов прогнозирования динамики заболеваемости COVID-19 с использованием различных методов машинного обучения. Работа состоит из сбора и подготовки данных, разработки алгоритмов, разработки метрики для их оценки, валидации моделей и построения прогноза количества заболевших на будущее.

In this work, a comparison of methods for predicting the dynamics of COVID19 morbidity was carried out. The work consists of collecting and preparing data, developing algorithms using machine learning methods, developing metrics to estimate them, validating the models, and constructing a forecast of the number of cases for the future.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 9
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика