論文の概要: An ensemble neural network approach to forecast Dengue outbreak based on climatic condition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08323v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 07:49:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 16:32:52.845025
• Title: An ensemble neural network approach to forecast Dengue outbreak based on climatic condition
• Title（参考訳）: 気候条件に基づくデング熱発生予測のためのアンサンブルニューラルネットワークアプローチ
• Authors: Madhurima Panja, Tanujit Chakraborty, Sk Shahid Nadim, Indrajit Ghosh, Uttam Kumar, Nan Liu
• Abstract要約: デング熱(英: Dengue fever)は、アフリカ、アメリカ、アジアに100以上の熱帯・亜熱帯の国々に分布する病原体である。 提案モデルは、ウェーブレットをアンサンブルニューラルネットワークフレームワークに変換する統合アプローチである。 提案したXEWNetはデング発生事例と降雨の複雑な非線形関係を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3080278150530424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dengue fever is a virulent disease spreading over 100 tropical and subtropical countries in Africa, the Americas, and Asia. This arboviral disease affects around 400 million people globally, severely distressing the healthcare systems. The unavailability of a specific drug and ready-to-use vaccine makes the situation worse. Hence, policymakers must rely on early warning systems to control intervention-related decisions. Forecasts routinely provide critical information for dangerous epidemic events. However, the available forecasting models (e.g., weather-driven mechanistic, statistical time series, and machine learning models) lack a clear understanding of different components to improve prediction accuracy and often provide unstable and unreliable forecasts. This study proposes an ensemble wavelet neural network with exogenous factor(s) (XEWNet) model that can produce reliable estimates for dengue outbreak prediction for three geographical regions, namely San Juan, Iquitos, and Ahmedabad. The proposed XEWNet model is flexible and can easily incorporate exogenous climate variable(s) confirmed by statistical causality tests in its scalable framework. The proposed model is an integrated approach that uses wavelet transformation into an ensemble neural network framework that helps in generating more reliable long-term forecasts. The proposed XEWNet allows complex non-linear relationships between the dengue incidence cases and rainfall; however, mathematically interpretable, fast in execution, and easily comprehensible. The proposal's competitiveness is measured using computational experiments based on various statistical metrics and several statistical comparison tests. In comparison with statistical, machine learning, and deep learning methods, our proposed XEWNet performs better in 75% of the cases for short-term and long-term forecasting of dengue incidence.
• Abstract（参考訳）: デング熱(dengue fever)は、アフリカ、アメリカ大陸、アジアの100以上の熱帯・亜熱帯諸国に広がる病である。 このアルボウイルス病は全世界で約4億人に影響を及ぼし、医療システムに深刻な打撃を与えている。 特定の薬物やワクチンが使用できないため、状況は悪化する。 したがって、政策立案者は介入に関する決定を制御するために早期警戒システムに頼る必要がある。 予報は日常的に危険な流行イベントの重要な情報を提供する。 しかしながら、利用可能な予測モデル(例えば、気象駆動機械論、統計時系列、機械学習モデル)は、予測精度を向上させるために異なるコンポーネントを明確に理解できず、しばしば不安定で信頼性の低い予測を提供する。 本研究では,サンフアン,イキトス,アフマダバードの3つの地理的領域において,デング発生予測のための信頼性の高い推定値を生成することができる外因性因子(XEWNet)モデルを用いたアンサンブルウェーブレットニューラルネットワークを提案する。 提案したXEWNetモデルは柔軟で,そのスケーラブルなフレームワークで統計的因果性テストによって確認された外因性気候変数を容易に組み込むことができる。 提案モデルは、ウェーブレット変換をアンサンブルニューラルネットワークフレームワークに利用し、より信頼性の高い長期予測を生成するための統合アプローチである。 提案したXEWNetはデングの事例と降雨の間の複雑な非線形関係を可能にするが、数学的には解釈可能で、実行が速く、理解しやすい。 提案の競合性は,様々な統計指標といくつかの統計比較試験に基づく計算実験を用いて測定される。 統計的,機械学習,深層学習と比較して,提案したXEWNetは,デング発生の短期的,長期的予測の75%において良好な性能を示した。

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