Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comparative prediction of confirmed cases with COVID-19 pandemic by machine learning, deterministic and stochastic SIR models

論文の概要: Comparative prediction of confirmed cases with COVID-19 pandemic by machine learning, deterministic and stochastic SIR models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13489v1
Date: Fri, 24 Apr 2020 22:54:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-10 04:21:44.464302
Title: Comparative prediction of confirmed cases with COVID-19 pandemic by machine learning, deterministic and stochastic SIR models
Title（参考訳）: 機械学習, 決定論的および確率的sirモデルによるcovid-19パンデミックの確定例の比較予測
Authors: Babacar Mbaye Ndiaye, Lena Tendeng, Diaraf Seck
Abstract要約: 新型コロナウイルス感染者数を予測するための機械学習技術とSIRモデルを提案する。楽観的な推計では、一部の国のパンデミックは間もなく終了するが、世界のほとんどの国では、5月初め以降は反パンデミックの打撃が続くだろう。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a machine learning technics and SIR models (deterministic and stochastic cases) with numerical approximations to predict the number of cases infected with the COVID-19, for both in few days and the following three weeks. Like in [1] and based on the public data from [2], we estimate parameters and make predictions to help on how to find concrete actions to control the situation. Under optimistic estimation, the pandemic in some countries will end soon, while for most of the countries in the world, the hit of anti-pandemic will be no later than the beginning of May.
Abstract（参考訳）: 本稿では、新型コロナウイルスの感染者数を数日間と次の3週間の両方で予測するための数値近似を用いた機械学習技術とsirモデル(決定論的・確率的ケース)を提案する。 [1]と同様、[2]からの公開データに基づいてパラメータを推定し、状況を制御するための具体的なアクションを見つける方法について予測する。楽観的な推計では、一部の国のパンデミックは間もなく終了するが、世界のほとんどの国では、5月初め以降は反パンデミックの打撃が続くだろう。

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