論文の概要: Epidemic Modeling using Hybrid of Time-varying SIRD, Particle Swarm
Optimization, and Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.18047v1
- Date: Wed, 31 Jan 2024 18:08:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-01 13:44:12.026581
- Title: Epidemic Modeling using Hybrid of Time-varying SIRD, Particle Swarm
Optimization, and Deep Learning
- Title（参考訳）: 時間変化SIRD, 粒子群最適化, 深層学習のハイブリッドによるエピデミックモデリング
- Authors: Naresh Kumar, Seba Susan
- Abstract要約: 疫学モデルは、拡散パターンが静止している場合の流行をモデル化するのに最適である。
本研究では,疫病モデル,粒子群最適化,深層学習を含むハイブリッドモデルを開発した。
本研究は、米国、インド、英国という3カ国の影響を受けた3つの国について、そのモデルを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.363653898208231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Epidemiological models are best suitable to model an epidemic if the spread
pattern is stationary. To deal with non-stationary patterns and multiple waves
of an epidemic, we develop a hybrid model encompassing epidemic modeling,
particle swarm optimization, and deep learning. The model mainly caters to
three objectives for better prediction: 1. Periodic estimation of the model
parameters. 2. Incorporating impact of all the aspects using data fitting and
parameter optimization 3. Deep learning based prediction of the model
parameters. In our model, we use a system of ordinary differential equations
(ODEs) for Susceptible-Infected-Recovered-Dead (SIRD) epidemic modeling,
Particle Swarm Optimization (PSO) for model parameter optimization, and
stacked-LSTM for forecasting the model parameters. Initial or one time
estimation of model parameters is not able to model multiple waves of an
epidemic. So, we estimate the model parameters periodically (weekly). We use
PSO to identify the optimum values of the model parameters. We next train the
stacked-LSTM on the optimized parameters, and perform forecasting of the model
parameters for upcoming four weeks. Further, we fed the LSTM forecasted
parameters into the SIRD model to forecast the number of COVID-19 cases. We
evaluate the model for highly affected three countries namely; the USA, India,
and the UK. The proposed hybrid model is able to deal with multiple waves, and
has outperformed existing methods on all the three datasets.
- Abstract（参考訳）: 疫学モデルは、拡散パターンが静止している場合の流行をモデル化するのに最適である。
非定常パターンと伝染病の複数の波に対処するため,疫病モデル,粒子群最適化,深層学習を含むハイブリッドモデルを開発した。
モデルは主に、より良い予測のために3つの目標に対応します。
1. モデルパラメータの周期的推定
2. データフィッティングとパラメータ最適化による全側面の影響の組み入れ
3.モデルパラメータの深層学習による予測
本モデルでは, モデルパラメータの予測には通常の微分方程式系 (odes) を用い, モデルパラメータ最適化のための粒子群最適化 (pso) , モデルパラメータ予測のための stacked-lstm を用いた。
モデルパラメータの初期または1回の時間推定は、流行の多重波をモデル化できない。
そこで,モデルパラメータを定期的に(毎週)見積もる。
PSOを用いてモデルパラメータの最適値を特定する。
次に、最適化パラメータの積み重ねLSTMをトレーニングし、4週間のモデルパラメータの予測を行う。
さらに、LSTM予測パラメータをSIRDモデルに入力し、新型コロナウイルス感染者数を予測した。
本モデルは,米国,インド,英国という3つの国で高い影響を受けている。
提案したハイブリッドモデルは複数の波に対処でき、既存の3つのデータセットの手法よりも優れています。
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