論文の概要: Inter-Series Attention Model for COVID-19 Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13006v2
• Date: Mon, 5 Apr 2021 20:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 04:21:58.880599
• Title: Inter-Series Attention Model for COVID-19 Forecasting
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスの予測のためのシリーズ間アテンションモデル
• Authors: Xiaoyong Jin, Yu-Xiang Wang, Xifeng Yan
• Abstract要約: 我々は、複数の領域から得られた時系列のパターンを比較して予測を行う、Attention Crossing Time Series (textbfACTS)と呼ばれる新しいニューラル予測モデルを開発した。 新たに確認された症例、入院、死亡の予測を含む18件中13件の検査のうち、textbfACTSはCDCが強調した主要な新型コロナウイルス(COVID-19)の予測を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.58411106491221
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: COVID-19 pandemic has an unprecedented impact all over the world since early 2020. During this public health crisis, reliable forecasting of the disease becomes critical for resource allocation and administrative planning. The results from compartmental models such as SIR and SEIR are popularly referred by CDC and news media. With more and more COVID-19 data becoming available, we examine the following question: Can a direct data-driven approach without modeling the disease spreading dynamics outperform the well referred compartmental models and their variants? In this paper, we show the possibility. It is observed that as COVID-19 spreads at different speed and scale in different geographic regions, it is highly likely that similar progression patterns are shared among these regions within different time periods. This intuition lead us to develop a new neural forecasting model, called Attention Crossing Time Series (\textbf{ACTS}), that makes forecasts via comparing patterns across time series obtained from multiple regions. The attention mechanism originally developed for natural language processing can be leveraged and generalized to materialize this idea. Among 13 out of 18 testings including forecasting newly confirmed cases, hospitalizations and deaths, \textbf{ACTS} outperforms all the leading COVID-19 forecasters highlighted by CDC.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックは、2020年初め以来、世界中で前例のない影響を与えている。 この公衆衛生危機の間、資源配分と管理計画において、病気の信頼できる予測が重要となる。 SIRやSEIRといったコンパートメンタルモデルの結果は、CDCやニュースメディアによって広く言及されている。 病気を拡散するダイナミックスをモデル化せずに直接データ駆動アプローチは、よく知られたコンパートメンタルモデルとその変種よりも優れていますか? 本稿では,その可能性を示す。 異なる地理的領域で異なる速度とスケールで新型コロナウイルスが拡散するにつれて、異なる期間内で同様の進展パターンが共有される可能性が非常に高いことが観察されている。 この直感によって、複数の領域から得られた時系列のパターンを比較して予測を行う、Attention Crossing Time Series (\textbf{ACTS})と呼ばれる新しいニューラル予測モデルが開発されました。 元々自然言語処理のために開発された注意機構は、このアイデアを実現するために活用され、一般化することができる。 新たに確認された症例、入院、死亡の予測を含む18件中13件のうち、‘textbf{ACTS} はCDCが強調した主要なCOVID-19予報者全てを上回っている。

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