論文の概要: Epidemic Dynamics via Wavelet Theory and Machine Learning, with Applications to Covid-19

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14004v2
• Date: Fri, 13 Nov 2020 11:21:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 13:00:18.839027
• Title: Epidemic Dynamics via Wavelet Theory and Machine Learning, with Applications to Covid-19
• Title（参考訳）: ウェーブレット理論と機械学習によるエピデミックダイナミクスとCovid-19への応用
• Authors: T\^o Tat Dat, Protin Fr\'ed\'eric, Nguyen T.T. Hang, Martel Jules, Nguyen Duc Thang, Charles Piffault, Rodr\'iguez Willy, Figueroa Susely, H\^ong V\^an L\^e, Wilderich Tuschmann, Nguyen Tien Zung
• Abstract要約: 本稿では、流行に適応したウェーブレットの概念を紹介し、特に古典的なSIRモデルでは、感染した個体の数が$I(t)$である場合について紹介する。 ウェーブレット理論を用いたモデル選択法により流行動態をモデル化する新しい手法を提案する。
• 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: We introduce the concept of epidemic-fitted wavelets which comprise, in particular, as special cases the number $I(t)$ of infectious individuals at time $t$ in classical SIR models and their derivatives. We present a novel method for modelling epidemic dynamics by a model selection method using wavelet theory and, for its applications, machine learning based curve fitting techniques. Our universal models are functions that are finite linear combinations of epidemic-fitted wavelets. We apply our method by modelling and forecasting, based on the John Hopkins University dataset, the spread of the current Covid-19 (SARS-CoV-2) epidemic in France, Germany, Italy and the Czech Republic, as well as in the US federal states New York and Florida.
• Abstract（参考訳）: 特に,流行に適応したウェーブレットの概念を,古典的sirモデルとその派生品においてt$の場合に感染した個体の数が$i(t)$という特別な場合として紹介する。 本稿では,ウェーブレット理論を用いたモデル選択手法による流行ダイナミクスのモデル化手法と,機械学習に基づく曲線フィッティング手法の応用について述べる。 我々の普遍モデルは、流行に適合したウェーブレットの有限線形結合である関数である。 我々は、ジョン・ホプキンス大学のデータセットに基づいて、フランス、ドイツ、イタリア、チェコ共和国、およびアメリカ合衆国連邦州における現在のCovid-19(SARS-CoV-2)流行をモデル化し、予測する。

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