論文の概要: Impact analysis of recovery cases due to COVID19 using LSTM deep learning model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02173v1
• Date: Tue, 6 Sep 2022 00:51:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 13:19:22.808532
• Title: Impact analysis of recovery cases due to COVID19 using LSTM deep learning model
• Title（参考訳）: LSTM深層学習モデルを用いたCOVID-19による回復症例への影響解析
• Authors: Md Ershadul Haque, Samiul Hoque
• Abstract要約: LSTM(Long Short Term Memory)を用いた新型コロナウイルス回復例の予後について検討する。 この研究は、緯度と経度、22-01-2020から27-02-2021までの403日間の死亡数、258の地域のデータを利用した。 本研究の主な課題は, LSTM深層学習アーキテクチャを用いて, 世界的な回復症例におけるコロナウイルスの拡散を解析することである。
• 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: The present world is badly affected by novel coronavirus (COVID-19). Using medical kits to identify the coronavirus affected persons are very slow. What happens in the next, nobody knows. The world is facing erratic problem and do not know what will happen in near future. This paper is trying to make prognosis of the coronavirus recovery cases using LSTM (Long Short Term Memory). This work exploited data of 258 regions, their latitude and longitude and the number of death of 403 days ranging from 22-01-2020 to 27-02-2021. Specifically, advanced deep learning-based algorithms known as the LSTM, play a great effect on extracting highly essential features for time series data (TSD) analysis.There are lots of methods which already use to analyze propagation prediction. The main task of this paper culminates in analyzing the spreading of Coronavirus across worldwide recovery cases using LSTM deep learning-based architectures.
• Abstract（参考訳）: 現在世界は新型コロナウイルス(covid-19)の影響を受けている。 新型コロナウイルスの感染者を特定するための医療キットの使用は非常に遅い。 次に何が起こるかは誰も知らない。 世界は不安定な問題に直面しており、近い将来何が起こるか分からない。 本稿では,LSTM(Long Short Term Memory)を用いて,新型コロナウイルスの回復例の予後について検討する。 この研究は、緯度と経度、および22-01-2020から27-02-2021までの403日間の死亡数、258の地域のデータを利用した。 具体的には、LSTMと呼ばれる高度な深層学習に基づくアルゴリズムは、時系列データ(TSD)解析において非常に重要な特徴を抽出する上で大きな効果を発揮する。 本研究の主な課題は, LSTM深層学習アーキテクチャを用いて, 世界的な回復症例におけるコロナウイルスの拡散を解析することである。

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