Fugu-MT 論文翻訳(概要): Short-Term Forecasting COVID-19 Cases In Turkey Using Long Short-Term Memory Network

論文の概要: Short-Term Forecasting COVID-19 Cases In Turkey Using Long Short-Term Memory Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06343v2
Date: Wed, 16 Sep 2020 12:10:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-18 11:42:14.967106
Title: Short-Term Forecasting COVID-19 Cases In Turkey Using Long Short-Term Memory Network
Title（参考訳）: 長期記憶ネットワークを用いたトルコにおけるcovid-19の短期予測
Authors: Selahattin Serdar Helli, \c{C}a\u{g}kan Dem\.irc\.i, Onur \c{C}oban and Anda\c{c} Hamamci
Abstract要約: 本研究の目的は、トルコにおける新型コロナウイルス感染者の総数を予測する上で、LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワークの価値を評価することである。 2020年3月24日から4月23日までの30日間のデータは、今後15日間の推計に使用される。
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: COVID-19 has been one of the most severe diseases, causing a harsh pandemic all over the world, since December 2019. The aim of this study is to evaluate the value of Long Short-Term Memory (LSTM) Networks in forecasting the total number of COVID-19 cases in Turkey. The COVID-19 data for 30 days, between March 24 and April 23, 2020, are used to estimate the next fifteen days. The mean absolute error of the LSTM Network for 15 days estimation is 1,69$\pm$1.35%. Whereas, for the same data, the error of the Box-Jenkins method is 3.24$\pm$1.56%, Prophet method is 6.88$\pm$4.96% and Holt-Winters Additive method with Damped Trend is 0.47$\pm$0.28%. Additionally, when the number of deaths data is also provided with the number of total cases to the input of LSTM Network, the mean error reduces to 0.99$\pm$0.51%. Consequently, addition of the number of deaths data to the input, results a lower error in forecasting, compared to using only the number of total cases as the input. However, Holt-Winters Additive method with Damped Trend gives superior results to LSTM Networks in forecasting the total number of COVID-19 cases.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)は、2019年12月以来、世界で最も深刻な感染症の一つであり、世界中で厳しいパンデミックを引き起こしている。本研究の目的は,トルコにおけるcovid-19感染者の総数を予測する際に,lstm(long short-term memory)ネットワークの価値を評価することである。 2020年3月24日から4月23日までの30日間のデータは、今後15日間の推計に使用される。 15日間のLSTMネットワークの平均絶対誤差は1,69$\pm$1.35%である。同じデータの場合、Box-Jenkinsメソッドのエラーは3.24$\pm$1.56%、Prophetメソッドは6.88$\pm$4.96%、Holt-Winters Additiveメソッドは0.47$\pm$0.28%である。さらに、LSTMネットワークの入力に対する合計ケース数もデスデータとして提供される場合、平均誤差は0.99$\pm$0.51%に減少する。その結果、入力に死亡データを追加すると、入力として全体のケース数のみを使用する場合に比べて予測誤差が小さくなる。しかし,Holt-Winters Additive Method with Damped Trend は LSTM Network において,COVID-19 感染者の総数を予測する上で,優れた結果をもたらす。

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