論文の概要: An Interpretable Hybrid Predictive Model of COVID-19 Cases using Autoregressive Model and LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17014v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 17:55:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 14:57:34.397166
• Title: An Interpretable Hybrid Predictive Model of COVID-19 Cases using Autoregressive Model and LSTM
• Title（参考訳）: 自己回帰モデルとlstmを用いたcovid-19症例の解釈可能なハイブリッド予測モデル
• Authors: Yangyi Zhang, Sui Tang, and Guo Yu
• Abstract要約: 本稿では,自己回帰モデル(AR)と長期記憶ニューラルネットワーク(LSTM)を組み合わせたハイブリッド型データ駆動モデルを提案する。 新しいニューラルネットワークモデルと見なすことができ、トレーニング手順でARとLSTMのコントリビューションが自動調整される。 数値計算の結果,ARおよびLSTMに対するハイブリッドモデルの優位性は予測力によって示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7555792840171787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) has posed a severe threat to global human health and economic. It is an urgent task to build reliable data-driven prediction models for Covid 19 cases to improve public policy making. However, COVID-19 data shows special transmission characteristics such as significant fluctuations and non-stationarity, which may be difficult to be captured by a single predictive model and poses grand challenges in effective forecasting. In this paper, we proposed a novel Hybrid data-driven model combining Autoregressive model (AR) and long short-term memory neural networks (LSTM). It can be viewed as a new neural network model and the contribution of AR and LSTM is auto tuned in the training procedure. We conduct extensive numerical experiments on data collected from 8 counties of California that display various trends. The numerical results show the Hybrid model' advantages over AR and LSTM by its predictive powers. We show that the Hybrid model achieved 4.195\% MAPE, outperformed the AR 5.629\% and LSTM 5.070\% on average, and provide a discussion on interpretability.
• Abstract（参考訳）: コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、世界の人間の健康と経済に深刻な脅威をもたらしている。 Covid 19のケースに対する信頼性の高いデータ駆動予測モデルを構築し、公共政策の改善を急務とする。 しかし、COVID-19のデータは、大きな変動や非定常性のような特別な伝達特性を示しており、これは単一の予測モデルで捉えるのが困難であり、効果的な予測には大きな課題が生じる可能性がある。 本稿では,自己回帰モデル (ar) とlong short-term memory neural networks (lstm) を組み合わせた新しいハイブリッドデータ駆動モデルを提案する。 新しいニューラルネットワークモデルとして見ることができ、トレーニング手順でARとLSTMの寄与を自動調整する。 カリフォルニア州8郡から収集したデータについて,様々な傾向を示す広範な数値実験を行った。 数値計算の結果,ARおよびLSTMに対するハイブリッドモデルの優位性は予測力によって示される。 ハイブリッドモデルは4.195\% mapeを達成し、平均でar 5.629\%とlstm 5.070\%を上回り、解釈可能性について議論した。

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