論文の概要: Evaluation of Time-Series Forecasting Models for Chickenpox Cases Estimation in Hungary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14129v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 14:27:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 16:10:53.861423
• Title: Evaluation of Time-Series Forecasting Models for Chickenpox Cases Estimation in Hungary
• Title（参考訳）: ハンガリーにおけるチキンポックス症例推定のための時系列予測モデルの評価
• Authors: Wadie Skaf, Arzu Tosayeva, D\'aniel V\'arkonyi
• Abstract要約: 我々は時系列予測技術を用いて,ニワトリの今後の発生をモデル化し,予測する。 ハンガリーが収集したデータセット上で,複数のモデルとデータ前処理技術を実装し,シミュレーションする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Time-Series Forecasting is a powerful data modeling discipline that analyzes historical observations to predict future values of a time-series. It has been utilized in numerous applications, including but not limited to economics, meteorology, and health. In this paper, we use time-series forecasting techniques to model and predict the future incidence of chickenpox. To achieve this, we implement and simulate multiple models and data preprocessing techniques on a Hungary-collected dataset. We demonstrate that the LSTM model outperforms all other models in the vast majority of the experiments in terms of county-level forecasting, whereas the SARIMAX model performs best at the national level. We also demonstrate that the performance of the traditional data preprocessing method is inferior to that of the data preprocessing method that we have proposed.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、時系列の将来の値を予測するために歴史的観測を分析する強力なデータモデリングの分野である。 これは、経済学、気象学、健康に限らず、多くの応用で利用されている。 本稿では,チキンポックスの発生をモデル化し,予測するために時系列予測技術を用いる。 これを実現するために、ハンガリーの収集データセット上で複数のモデルとデータ前処理技術を実装し、シミュレーションする。 lstmモデルが郡レベルの予測でほとんどの実験で他の全てのモデルを上回ることを実証し、サリマックスモデルが全国レベルで最高の性能を示すことを示した。 また,提案したデータ前処理手法よりも従来のデータ前処理方式の性能が劣っていることを示す。

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