論文の概要: SPADE4: Sparsity and Delay Embedding based Forecasting of Epidemics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08277v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 23:39:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 16:12:02.023470
• Title: SPADE4: Sparsity and Delay Embedding based Forecasting of Epidemics
• Title（参考訳）: SPADE4: エピデミクスのスポーサリティと遅延埋め込みに基づく予測
• Authors: Esha Saha, Lam Si Tung Ho and Giang Tran
• Abstract要約: 流行予測のためのSPADE4(Sprsity and Delay Embedding based Forecasting)を提案する。 本手法は,シミュレーションデータと実データの両方に適用した場合,コンパートメンタルモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578242050187029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the evolution of diseases is challenging, especially when the data availability is scarce and incomplete. The most popular tools for modelling and predicting infectious disease epidemics are compartmental models. They stratify the population into compartments according to health status and model the dynamics of these compartments using dynamical systems. However, these predefined systems may not capture the true dynamics of the epidemic due to the complexity of the disease transmission and human interactions. In order to overcome this drawback, we propose Sparsity and Delay Embedding based Forecasting (SPADE4) for predicting epidemics. SPADE4 predicts the future trajectory of an observable variable without the knowledge of the other variables or the underlying system. We use random features model with sparse regression to handle the data scarcity issue and employ Takens' delay embedding theorem to capture the nature of the underlying system from the observed variable. We show that our approach outperforms compartmental models when applied to both simulated and real data.
• Abstract（参考訳）: 病気の進化を予測することは、特にデータの可用性が不十分で不完全な場合、難しい。 感染症の流行をモデル化し予測するための最も一般的なツールは、区画モデルである。 彼らは人口を健康状態に応じて区画に階層化し、動的システムを用いてこれらの区画の動態をモデル化する。 しかしながら、これらの事前定義されたシステムは、病気の伝染と人間の相互作用の複雑さのために、流行の真のダイナミクスを捉えない可能性がある。 この欠点を克服するため,疫病予測のためのspersity and Delay Embedding based Forecasting (SPADE4)を提案する。 SPADE4は、他の変数や基礎となるシステムの知識なしに、観測可能な変数の将来の軌跡を予測する。 我々は,データ不足問題を扱うために分散回帰を伴うランダム特徴モデルを使い,観測変数から基礎となるシステムの性質を捉えるために takes の遅延埋め込み定理を用いる。 シミュレーションデータと実データの両方に適用した場合,本手法は区画モデルよりも優れていることを示す。

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