Проблема возникновения эпидемий и пандемий инфекционных заболеваний и поиск мер по их предотвращению никогда не потеряют свою актуальность. Об этом в 2005 г. писал заведующий лабораторией эпидемиологической кибернетики НИИЭМ им. Н.Ф. Гамалеи д.т.н. Б.В. Боев: «Согласно прогнозам, в первой половине текущего века в любой географической точке планеты следует ожидать эпидемии или вспышки как «новых», так и «старых» инфекционных заболеваний. В этих условиях особое значение приобретают опережающие научные исследования по анализу и прогнозу вероятных сценариев развития эпидемий опасных инфекционных заболеваний, которые могут появиться в результате чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера»
Эпидемия — это распространение инфекционной болезни, значительно превышающее уровень обычной заболеваемости в данной местности. Для возникновения эпидемии необходим ряд предпосылок: нарушение
санитарных правил, наличие источников инфекции, переносчиков для трансмиссивных инфекций и восприимчивого населения, недостаточная профилактическая работа органов здравоохранения и другие.
Эпидемия нового вируса COVID-19 затронула практически все виды общественной деятельности на планете. Закрытие государственных границ, серьезные перебои с поставками, прекращение работы многих предприятий и учреждений, а также нехватка медикаментов, продуктов питания и базовых услуг вынуждают нас адаптироваться к новым реалиям. Число заразившихся в России превысило пять миллионов человек (данные на начало мая 2021 года). Понятно, что зарегистрированное количество инфицированных лиц представляет собой лишь часть их реального числа.
Прогнозирование развития эпидемии нового вируса COVID-19 на международном и государственном уровнях в настоящее время крайне востребовано. Особенность эпидемии нового вируса COVID-19 заключается в отсутствии статистики прошлых лет. В связи с этим возникает проблема адекватного использования имеющейся информации о параметрах развивающейся эпидемии, в том числе в других странах мира. К счастью, некоторые из самых прогрессивных и опытных научных групп во всем мире работают над созданием и применением методов прогнозирования.
Цель данной работы состоит в изучении методов прогнозирования и в сравнении их друг с другом.
Таким образом, в работе изучены и построены различные модели прогнозирования распространения заболеваемости новым вирусом COVID-19 на данных по Томской области, представляющей собой временной ряд за период с 13.03.20 г. по 25.05.21 г.
Так же был выделен тренд, построена модель SARIMA, в которой параметры подобраны при помощи критерия Акаике. Модель имеет параметры SАRIМА(4,1,1,1,0,1)[12].
Проведен анализ построенных моделей, который показал, что скрытая марковская модель является наиболее оптимальной среди остальных.
Стоит заметить, что существуют другие виды моделей прогнозирования временных рядов, такие как: регрессионные, нейросетевые,
экспоненциального сглаживания, модели на базе классификационно- регрессионных деревьев. В будущем планируется изучить данные модели и выявить наиболее оптимальную среди полученных моделей.
