論文の概要: Towards Accurate Predictions and Causal 'What-if' Analyses for Planning
and Policy-making: A Case Study in Emergency Medical Services Demand
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12092v1
- Date: Sat, 25 Apr 2020 09:03:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 21:08:24.683594
- Title: Towards Accurate Predictions and Causal 'What-if' Analyses for Planning
and Policy-making: A Case Study in Emergency Medical Services Demand
- Title（参考訳）: 計画・政策立案における正確な予測と因果分析 : 救急医療サービス需要を事例として
- Authors: Kasun Bandara, Christoph Bergmeir, Sam Campbell, Deborah Scott, Dan
Lubman
- Abstract要約: 救急医療サービス(EMS)の需要は、多くの政府機関にとってかなりの負担となっている。
本稿では,EMS需要を予測し,因果関係を分析し,その分析を行うためのDeep Planning and Policy Making Net(DeepPPMNet)を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.963609604649394
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emergency Medical Services (EMS) demand load has become a considerable burden
for many government authorities, and EMS demand is often an early indicator for
stress in communities, a warning sign of emerging problems. In this paper, we
introduce Deep Planning and Policy Making Net (DeepPPMNet), a Long Short-Term
Memory network based, global forecasting and inference framework to forecast
the EMS demand, analyse causal relationships, and perform `what-if' analyses
for policy-making across multiple local government areas. Unless traditional
univariate forecasting techniques, the proposed method follows the global
forecasting methodology, where a model is trained across all the available EMS
demand time series to exploit the potential cross-series information available.
DeepPPMNet also uses seasonal decomposition techniques, incorporated in two
different training paradigms into the framework, to suit various
characteristics of the EMS related time series data. We then explore causal
relationships using the notion of Granger Causality, where the global
forecasting framework enables us to perform `what-if' analyses that could be
used for the national policy-making process. We empirically evaluate our
method, using a set of EMS datasets related to alcohol, drug use and self-harm
in Australia. The proposed framework is able to outperform many
state-of-the-art techniques and achieve competitive results in terms of
forecasting accuracy. We finally illustrate its use for policy-making in an
example regarding alcohol outlet licenses.
- Abstract（参考訳）: 緊急医療サービス(ems)の需要負荷は多くの政府当局にとってかなりの負担となっている。
本稿では,ems需要を予測し,因果関係を分析し,複数の地方自治体にまたがる政策立案のための「what-if」分析を行うためのグローバル予測・推論フレームワークであるdeepppmnet(deepppmnet)を提案する。
従来の単変量予測手法がなければ,提案手法はグローバルな予測手法に従っており,モデルが利用可能なEMS需要時系列全体にわたってトレーニングされ,利用可能なクロスシリーズ情報を活用する。
DeepPPMNetはまた、2つの異なるトレーニングパラダイムに組み込まれた季節分解技術を使用して、EMS関連時系列データの様々な特性に適合する。
次に,グローバルな予測フレームワークによって,国家の政策決定プロセスに使用可能な<What-if'分析が可能になる,Granger Causalityという概念を用いて因果関係を探究する。
オーストラリアにおけるアルコール, 薬物使用, セルフハームに関連するEMSデータセットを用いて, 本手法を実験的に評価した。
提案手法は,多くの最先端技術より優れ,予測精度の点で競争力のある結果が得られる。
最後に、アルコールアウトレットライセンスに関する例で、ポリシー作成にその使用法を説明します。
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