論文の概要: A Dynamical Estimation and Prediction for Covid19 on Romania using
ensemble neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00407v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 10:54:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-03 06:18:40.535373
- Title: A Dynamical Estimation and Prediction for Covid19 on Romania using
ensemble neural networks
- Title（参考訳）: アンサンブルニューラルネットワークを用いたルーマニアにおけるCovid19の動的推定と予測
- Authors: Marian Petrica, Ionel Popescu
- Abstract要約: 本稿では,ルーマニアにおけるCovid19の進化と予測をSIRDの数学的モデルと組み合わせて解析する。
ルーマニアのCovid19の実際のデータから10のニューラルネットワークのアンサンブルを用いてパラメータを予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose an analysis of Covid19 evolution and prediction on
Romania combined with the mathematical model of SIRD, an extension of the
classical model SIR, which includes the deceased as a separate category. The
reason is that, because we can not fully trust the reported numbers of infected
or recovered people, we base our analysis on the more reliable number of
deceased people. In addition, one of the parameters of our model includes the
proportion of infected and tested versus infected. Since there are many factors
which have an impact on the evolution of the pandemic, we decide to treat the
estimation and the prediction based on the previous 7 days of data,
particularly important here being the number of deceased. We perform the
estimation and prediction using neural networks in two steps. Firstly, by
simulating data with our model, we train several neural networks which learn
the parameters of the model. Secondly, we use an ensemble of ten of these
neural networks to forecast the parameters from the real data of Covid19 in
Romania. Many of these results are backed up by a theorem which guarantees that
we can recover the parameters from the reported data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、ルーマニアにおけるcovid-19の進化と予測を、死者を別カテゴリとして含む古典モデルsirdの拡張であるsirdの数学的モデルと組み合わせて分析する。
原因は、感染・回復した人の報告された数を完全に信頼できないため、より信頼できる死者数に基づいて分析を行うことができるためである。
さらに,本モデルのパラメータの1つは,感染率と検査率と感染率の比率を含む。
パンデミックの進展に影響を及ぼす要因は多いため、これまでの7日間のデータから推定と予測を扱い、特に死者数を重要視する。
ニューラルネットワークを用いた推定と予測を2つのステップで行う。
まず、モデルとデータをシミュレートすることで、モデルのパラメータを学習する複数のニューラルネットワークをトレーニングします。
次に、ルーマニアのcovid-19の実際のデータからパラメータを予測するために、これらのニューラルネットワークの10つのアンサンブルを使用する。
これらの結果の多くは、報告されたデータからパラメータを回復できることを保証する定理によって裏付けられている。
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