論文の概要: PRRS Outbreak Prediction via Deep Switching Auto-Regressive Factorization Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03147v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 02:40:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-09 07:14:32.152797
• Title: PRRS Outbreak Prediction via Deep Switching Auto-Regressive Factorization Modeling
• Title（参考訳）: 自己回帰因子化モデルによるPRRSアウトブレイク予測
• Authors: Mohammadsadegh Shamsabardeh, Bahar Azari, Beatriz Mart\'inez-L\'opez
• Abstract要約: 畜産業界における流行予測のための流行分析枠組みを提案する。 我々は、豚業界で最も費用がかかるウイルス感染症、すなわちPRRSウイルスの研究に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an epidemic analysis framework for the outbreak prediction in the livestock industry, focusing on the study of the most costly and viral infectious disease in the swine industry -- the PRRS virus. Using this framework, we can predict the PRRS outbreak in all farms of a swine production system by capturing the spatio-temporal dynamics of infection transmission based on the intra-farm pig-level virus transmission dynamics, and inter-farm pig shipment network. We simulate a PRRS infection epidemic based on the shipment network and the SEIR epidemic model using the statistics extracted from real data provided by the swine industry. We develop a hierarchical factorized deep generative model that approximates high dimensional data by a product between time-dependent weights and spatially dependent low dimensional factors to perform per farm time series prediction. The prediction results demonstrate the ability of the model in forecasting the virus spread progression with average error of NRMSE = 2.5\%.
• Abstract（参考訳）: 畜産業界における流行予測のための流行解析フレームワークを提案し,豚業界で最も費用のかかるウイルス性感染症であるprrsウイルスの研究に焦点を当てた。 この枠組みを用いることで,豚生産システムの全農場におけるprrの発生を,豚内レベルウイルス感染動態と豚間出荷ネットワークに基づく感染伝播の時空間的動態を捉えることにより予測できる。 豚産業界が提供した実データから抽出した統計データを用いて,出荷ネットワークとseir流行モデルに基づいてprrs感染をシミュレートする。 本研究では,時間依存重みと空間依存低次元因子の積によって高次元データに近似した階層的因子化深層生成モデルを開発した。 予測結果は、nrmse = 2.5\%の平均誤差でウイルス拡散の進行を予測できるモデルの能力を示している。

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