論文の概要: Modeling and Predicting Epidemic Spread: A Gaussian Process Regression Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09384v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 22:45:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 17:49:44.424053
• Title: Modeling and Predicting Epidemic Spread: A Gaussian Process Regression Approach
• Title（参考訳）: エピデミック・スプレッドのモデル化と予測:ガウス的プロセス回帰アプローチ
• Authors: Baike She, Lei Xin, Philip E. Par\'e, Matthew Hale
• Abstract要約: 本稿では,流行のモデル化と予測のためのガウス過程回帰に基づく新しい手法を提案する。 本研究では、流行データの影響を定量化する予測のばらつきに縛られた新しい手法を開発する。 流行の広がり、感染データ、予測地平線の長さが、この誤差にどのように影響するかを定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.805635934199494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling and prediction of epidemic spread are critical to assist in policy-making for mitigation. Therefore, we present a new method based on Gaussian Process Regression to model and predict epidemics, and it quantifies prediction confidence through variance and high probability error bounds. Gaussian Process Regression excels in using small datasets and providing uncertainty bounds, and both of these properties are critical in modeling and predicting epidemic spreading processes with limited data. However, the derivation of formal uncertainty bounds remains lacking when using Gaussian Process Regression in the setting of epidemics, which limits its usefulness in guiding mitigation efforts. Therefore, in this work, we develop a novel bound on the variance of the prediction that quantifies the impact of the epidemic data on the predictions we make. Further, we develop a high probability error bound on the prediction, and we quantify how the epidemic spread, the infection data, and the length of the prediction horizon all affect this error bound. We also show that the error stays below a certain threshold based on the length of the prediction horizon. To illustrate this framework, we leverage Gaussian Process Regression to model and predict COVID-19 using real-world infection data from the United Kingdom.
• Abstract（参考訳）: 流行拡大のモデル化と予測は、緩和のための政策立案を支援するために不可欠である。 そこで本研究では,流行をモデル化し予測するためのガウス過程回帰に基づく新しい手法を提案し,分散と高い確率誤差境界を通じて予測信頼度を定量化する。 Gaussian Process Regressionは、小さなデータセットを使用し、不確実なバウンダリを提供するのに優れており、これら2つの特性は、限られたデータで拡散するプロセスのモデリングと予測に重要である。 しかし、流行の舞台でガウス過程の回帰を用いる場合、形式的不確実性境界の導出が不足し、緩和努力の導出に有用性が制限される。 そこで本研究では,流行データによる予測への影響を定量化する予測のばらつきに着目する新しい手法を開発した。 さらに, 予測値に縛られる高い確率誤差を開発し, 流行の広がり, 感染データ, 予測水平線の長さが, この誤差にどのように影響するかを定量化する。 また,予測地平線の長さに基づいて誤差が一定のしきい値以下であることを示す。 この枠組みを説明するために、イギリスからの現実世界の感染データを用いて、ガウス過程の回帰を利用して新型コロナウイルスのモデル化と予測を行う。

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