Совершенствование методов прогнозирования в информационно-аналитическом обеспечении системы социально-гигиенического мониторинга

Статья посвящена актуальной проблеме внедрения и развития наукоемких технологий аналитических исследований, методов проспективного анализа (прогнозирования) и моделирования ситуации при ведении социально-гигиенического мониторинга. Целью работы являлась апробация и оценка точности среднесрочного прогнозирования частоты социально значимой инфекционной патологии на примере заболеваемости туберкулезом среди жителей г. Таганрога Ростовской области с применением искусственных нейронных сетей. Установлено, что прогнозы, полученные посредством применения нейросетевого моделирования в среде пакета прикладных программ Matlab R2022a, обеспечивают более высокую точность относительно регрессионной модели экстраполяционного прогнозирования на основе построения линий тенденций путем подбора методом наименьших квадратов. Оптимальным является одновременное применение обеих моделей – не только нейросетевой, но и регрессионной, позволяющей построить линии тенденций изучаемых явлений и процессов, рассчитать количественные характеристики их динамики, в том числе средние темпы прироста и убыли тенденций, определить статистическую достоверность построенных моделей.