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/2211.17014v3
• Date: Sun, 30 Apr 2023 02:31:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 19:13:34.735022
• 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)の解釈可能性と,長期記憶ニューラルネットワーク(LSTM)の予測能力が結合する新しいハイブリッドモデルを提案する。 我々の研究は、効率的かつ解釈可能なデータ駆動モデルを構築するための、新しい、そして有望な方向性を提供する。
• 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 a profound impact on global health and economy, making it crucial to build accurate and interpretable data-driven predictive models for COVID-19 cases to improve policy making. The extremely large scale of the pandemic and the intrinsically changing transmission characteristics pose great challenges for effective COVID-19 case prediction. To address this challenge, we propose a novel hybrid model in which the interpretability of the Autoregressive model (AR) and the predictive power of the long short-term memory neural networks (LSTM) join forces. The proposed hybrid model is formalized as a neural network with an architecture that connects two composing model blocks, of which the relative contribution is decided data-adaptively in the training procedure. We demonstrate the favorable performance of the hybrid model over its two component models as well as other popular predictive models through comprehensive numerical studies on two data sources under multiple evaluation metrics. Specifically, in county-level data of 8 California counties, our hybrid model achieves 4.173% MAPE on average, outperforming the composing AR (5.629%) and LSTM (4.934%). In country-level datasets, our hybrid model outperforms the widely-used predictive models - AR, LSTM, SVM, Gradient Boosting, and Random Forest - in predicting COVID-19 cases in 8 countries around the world. In addition, we illustrate the interpretability of our proposed hybrid model, a key feature not shared by most black-box predictive models for COVID-19 cases. Our study provides a new and promising direction for building effective and interpretable data-driven models, which could have significant implications for public health policy making and control of the current and potential future pandemics.
• Abstract（参考訳）: コロナウイルス病2019(COVID-19)は、世界保健と経済に大きな影響を与え、新型コロナウイルス患者のための正確かつ解釈可能なデータ駆動予測モデルを構築し、政策立案を改善することが重要である。 パンデミックの極めて大規模な規模と本質的に変化する伝達特性は、効果的な新型コロナウイルスのケース予測に大きな課題をもたらす。 この課題に対処するために,自己回帰モデル(AR)の解釈可能性と長期記憶ニューラルネットワーク(LSTM)の予測能力が結合する新しいハイブリッドモデルを提案する。 提案したハイブリッドモデルは、2つの構成モデルブロックを接続するアーキテクチャを備えたニューラルネットワークとして形式化され、トレーニング手順において相対寄与がデータ適応的に決定される。 複数の評価指標に基づく2つのデータソースに関する包括的数値研究を通じて,2つのコンポーネントモデルと他の一般的な予測モデルに対するハイブリッドモデルの性能を実証する。 具体的には、カリフォルニア州8郡の郡レベルのデータでは、我々のハイブリッドモデルは平均4.173%のMAPEを達成し、AR(5.629%)とLSTM(4.934%)を上回ります。 国レベルのデータセットでは、私たちのハイブリッドモデルは、世界中の8カ国で新型コロナウイルス(COVID-19)のケースを予測する上で、広く使用されている予測モデル(AR、LSTM、SVM、Gradient Boosting、Random Forest)よりも優れています。 さらに、新型コロナウイルスの患者に対して、ほとんどのブラックボックス予測モデルでは共有されない重要な特徴であるハイブリッドモデルの解釈可能性について説明する。 我々の研究は、効果的で解釈可能なデータ駆動モデルを構築するための、新しい、そして有望な方向性を提供し、これは、公衆衛生政策の作成と、現在および将来のパンデミックの制御に重大な影響を及ぼす可能性がある。

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