論文の概要: Time Series Forecasting of New Cases and New Deaths Rate for COVID-19
using Deep Learning Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.15007v1
- Date: Wed, 28 Apr 2021 05:44:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-03 13:48:40.131896
- Title: Time Series Forecasting of New Cases and New Deaths Rate for COVID-19
using Deep Learning Methods
- Title（参考訳）: 深層学習法を用いた新型コロナウイルスの新しい症例の時系列予測と新たな死亡率
- Authors: Nooshin Ayoobi, Danial Sharifrazi, Roohallah Alizadehsani, Afshin
Shoeibi, Juan M. Gorriz, Hossein Moosaei, Abbas Khosravi, Saeid Nahavandi,
Abdoulmohammad Gholamzadeh Chofreh, Feybi Ariani Goni, Jiri Jaromir Klemes,
Amir Mosavi
- Abstract要約: Covid-19は2019年に開始され、多くの国やコスト組織や政府に制限を課しています。
本研究の目的は,新たな症例と死亡率を7日間予測することである。
WHOのウェブサイトから採択されたデータについて、6つの異なる深層学習方法が検討されている。
両方向モードは、オーストラリアとイランの国で新しい症例と新たな死亡率を予測するためにそれぞれ考慮される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.269875671966417
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Covid-19 has been started in the year 2019 and imposed restrictions in many
countries and costs organisations and governments. Predicting the number of new
cases and deaths during this period can be a useful step in predicting the
costs and facilities required in the future. The purpose of this study is to
predict new cases and death rate for seven days ahead. Deep learning methods
and statistical analysis model these predictions for 100 days. Six different
deep learning methods are examined for the data adopted from the WHO website.
Three methods are known as LSTM, Convolutional LSTM, and GRU. The
bi-directional mode is then considered for each method to forecast the rate of
new cases and new deaths for Australia and Iran countries. This study is novel
as it attempts to implement the mentioned three deep learning methods, along
with their Bi-directional models, to predict COVID-19 new cases and new death
rate time series. All methods are compared, and results are presented. The
results are examined in the form of graphs and statistical analyses. The
results show that the Bi-directional models have lower error than other models.
Several error evaluation metrics are presented to compare all models, and
finally, the superiority of Bi-directional methods are determined. The
experimental results and statistical test show on datasets to compare the
proposed method with other baseline methods. This research could be useful for
organisations working against COVID-19 and determining their long-term plans.
- Abstract（参考訳）: Covid-19は2019年に開始され、多くの国や政府に規制が課されている。
この期間に新たな症例や死亡件数を予測することは、将来必要となる費用や施設を予測する上で有用なステップである。
本研究の目的は,新たな症例と死亡率を7日間予測することである。
深層学習法と統計解析は100日間にわたってこれらの予測をモデル化する。
WHOのウェブサイトで採用されたデータに対して,6つの異なる深層学習手法を検討した。
3つの方法がLSTM、Convolutional LSTM、GRUとして知られている。
両方向モードは、オーストラリアやイランの国々で新たなケースの発生率と死亡率を予測する方法として考慮される。
この研究は、新型コロナウイルスの新しい症例と新しい死亡率時系列を予測するために、前述の3つの深層学習手法と、彼らの双方向モデルを実装しようとしている。
方法はすべて比較され、結果が示されます。
結果はグラフと統計解析の形で検討される。
その結果,双方向モデルは他のモデルよりも誤差が低いことがわかった。
すべてのモデルを比較するためにいくつかの誤差評価指標が提示され、最後に双方向手法の優位性が決定される。
実験結果と統計的テストにより,提案手法を他のベースライン法と比較した。
この研究は、新型コロナウイルス(COVID-19)対策や長期計画決定に有効かもしれない。
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