論文の概要: Spatio-Temporal Multi-step Prediction of Influenza Outbreaks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08137v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 13:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 01:04:34.141620
• Title: Spatio-Temporal Multi-step Prediction of Influenza Outbreaks
• Title（参考訳）: インフルエンザ流行の時空間多段階予測
• Authors: Jie Zhang, Kazumitsu Nawata, Hongyan Wu
• Abstract要約: 世界的な感染は毎年人々の健康に大きな負担を負っている。 インフルエンザ流行の多段階予測を考える手法は、インフルエンザ流行の予測をより正確にするのに役立つ。 インフルエンザの流行を正確に予測することは、病院、診療所、製薬会社が毎年のインフルエンザ流行に備えるのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.578493011818268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flu circulates all over the world. The worldwide infection places a substantial burden on people's health every year. Regardless of the characteristic of the worldwide circulation of flu, most previous studies focused on regional prediction of flu outbreaks. The methodology of considering the spatio-temporal correlation could help forecast flu outbreaks more precisely. Furthermore, forecasting a long-term flu outbreak, and understanding flu infection trends more accurately could help hospitals, clinics, and pharmaceutical companies to better prepare for annual flu outbreaks. Predicting a sequence of values in the future, namely, the multi-step prediction of flu outbreaks should cause concern. Therefore, we highlight the importance of developing spatio-temporal methodologies to perform multi-step prediction of worldwide flu outbreaks. We compared the MAPEs of SVM, RF, LSTM models of predicting flu data of the 1-4 weeks ahead with and without other countries' flu data. We found the LSTM models achieved the lowest MAPEs in most cases. As for countries in the Southern hemisphere, the MAPEs of predicting flu data with other countries are higher than those of predicting without other countries. For countries in the Northern hemisphere, the MAPEs of predicting flu data of the 2-4 weeks ahead with other countries are lower than those of predicting without other countries; and the MAPEs of predicting flu data of the 1-weeks ahead with other countries are higher than those of predicting without other countries, except for the UK. In this study, we performed the spatio-temporal multi-step prediction of influenza outbreaks. The methodology considering the spatio-temporal features improves the multi-step prediction of flu outbreaks.
• Abstract（参考訳）: インフルエンザは世界中に流れている。 世界的な感染は毎年人々の健康に大きな負担を負っている。 インフルエンザの世界的な循環の特徴にかかわらず、過去のほとんどの研究はインフルエンザのアウトブレイクの地域予測に焦点を当てた。 時空間相関を考慮する手法は、より正確にインフルエンザの発生を予測するのに役立つ。 さらに、長期的なインフルエンザの流行を予測し、インフルエンザ感染の傾向をより正確に理解することは、病院、診療所、製薬会社が毎年のインフルエンザの流行に備えるのに役立ちます。 将来の値のシーケンスを予測する、すなわち、インフルエンザの発生のマルチステップ予測は、懸念を引き起こす可能性があります。 したがって、世界的なインフルエンザ流行のマルチステップ予測を行うための時空間的手法の開発の重要性を強調します。 我々は,SVM,RF,LSTMのMAPEを,他国のインフルエンザデータを1～4週間前に予測するモデルと比較した。 LSTMモデルは,ほとんどの場合,最も低いMAPEを達成できた。 南半球の国については、他の国とインフルエンザデータを予測するMAPEは、他の国なしで予測するよりも高いです。 北半球の国では、他国との2～4週間前のインフルエンザデータを予測するMAPEは他国との予測よりも低く、他国との1週間前のインフルエンザデータを予測するMAPEは、イギリスを除く他国と予測するMAPEよりも高い。 本研究では,インフルエンザ流行の時空間多段階予測を行った。 時空間的特徴を考慮した手法はインフルエンザ発生の多段階予測を改善する。

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