論文の概要: Time Series Analysis and Forecasting of COVID-19 Cases Using LSTM and ARIMA Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13852v1
• Date: Fri, 5 Jun 2020 20:07:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 04:38:52.775183
• Title: Time Series Analysis and Forecasting of COVID-19 Cases Using LSTM and ARIMA Models
• Title（参考訳）: LSTMとARIMAモデルを用いた新型コロナウイルス患者の時系列分析と予測
• Authors: Arko Barman
• Abstract要約: 世界保健機関(WHO)が世界的な公衆衛生危機を宣言している。 本研究では,いくつかのLong Short-Term Memory(LSTM)モデルとAuto-Regressive Integrated Integrated Average(ARIMA)モデルを用いて,新型コロナウイルス感染者数の予測を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56877715768796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a global public health crisis that has been declared a pandemic by World Health Organization. Forecasting country-wise COVID-19 cases is necessary to help policymakers and healthcare providers prepare for the future. This study explores the performance of several Long Short-Term Memory (LSTM) models and Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model in forecasting the number of confirmed COVID-19 cases. Time series of daily cumulative COVID-19 cases were used for generating 1-day, 3-day, and 5-day forecasts using several LSTM models and ARIMA. Two novel k-period performance metrics - k-day Mean Absolute Percentage Error (kMAPE) and k-day Median Symmetric Accuracy (kMdSA) - were developed for evaluating the performance of the models in forecasting time series values for multiple days. Errors in prediction using kMAPE and kMdSA for LSTM models were both as low as 0.05%, while those for ARIMA were 0.07% and 0.06% respectively. LSTM models slightly underestimated while ARIMA slightly overestimated the numbers in the forecasts. The performance of LSTM models is comparable to ARIMA in forecasting COVID-19 cases. While ARIMA requires longer sequences, LSTMs can perform reasonably well with sequence sizes as small as 3. However, LSTMs require a large number of training samples. Further, the development of k-period performance metrics proposed is likely to be useful for performance evaluation of time series models in predicting multiple periods. Based on the k-period performance metrics proposed, both LSTMs and ARIMA are useful for time series analysis and forecasting for COVID-19.
• Abstract（参考訳）: 2019年のcovid-19(covid-19)は、世界保健機関(who)がパンデミックと宣言した世界的な公衆衛生危機である。 政策立案者や医療提供者が将来に備えるためには、国別感染の予測が必要である。 本研究では,いくつかの長期短期記憶モデル (lstm) と自己回帰的統合移動平均モデル (arima) の性能について検討した。 LSTMモデルとARIMAを用いて1日,3日,5日間の予測を作成した。 k-day平均絶対パーセンテージ誤差(kmape)とk-day中央値対称精度(kmdsa)という2つの新しいk- periodパフォーマンス指標が,複数日間の時系列値予測におけるモデルの性能評価のために開発された。 LSTMモデルではkMAPEとkMdSAの予測誤差が0.05%, ARIMAでは0.07%, 0.06%であった。 LSTMモデルはやや過小評価され、ARIMAは予測の数値を少し過小評価した。 LSTMモデルの性能は、新型コロナウイルスの予測におけるARIMAに匹敵する。 ARIMAはより長いシーケンスを必要とするが、LSTMは配列サイズを3.3まで小さくできる。 しかし、LSTMは多数のトレーニングサンプルを必要とする。 さらに,提案するk周期性能指標の開発は,複数周期予測における時系列モデルの性能評価に有用であると考えられる。 LSTMとARIMAは、k- periodのパフォーマンス指標に基づいて、時系列分析とCOVID-19の予測に有用である。

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