論文の概要: Real Time Monitoring and Forecasting of COVID 19 Cases using an Adjusted Holt based Hybrid Model embedded with Wavelet based ANN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11213v1
- Date: Sat, 18 May 2024 07:37:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 18:57:45.840967
- Title: Real Time Monitoring and Forecasting of COVID 19 Cases using an Adjusted Holt based Hybrid Model embedded with Wavelet based ANN
- Title（参考訳）: ウェーブレット型ANNを組み込んだ調整ホルト型ハイブリッドモデルを用いた新型コロナウイルス19例のリアルタイムモニタリングと予測
- Authors: Agniva Das, Kunnummal Muralidharan,
- Abstract要約: 問題となっている主要なモデルは、WaveletベースのANNに埋め込まれたHybrid Holt's Modelである。
提案手法は,全国および6つのホットスポット州で確認された症例数(日数)に基づいて検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since the inception of the SARS - CoV - 2 (COVID - 19) novel coronavirus, a lot of time and effort is being allocated to estimate the trajectory and possibly, forecast with a reasonable degree of accuracy, the number of cases, recoveries, and deaths due to the same. The model proposed in this paper is a mindful step in the same direction. The primary model in question is a Hybrid Holt's Model embedded with a Wavelet-based ANN. To test its forecasting ability, we have compared three separate models, the first, being a simple ARIMA model, the second, also an ARIMA model with a wavelet-based function, and the third, being the proposed model. We have also compared the forecast accuracy of this model with that of a modern day Vanilla LSTM recurrent neural network model. We have tested the proposed model on the number of confirmed cases (daily) for the entire country as well as 6 hotspot states. We have also proposed a simple adjustment algorithm in addition to the hybrid model so that daily and/or weekly forecasts can be meted out, with respect to the entirety of the country, as well as a moving window performance metric based on out-of-sample forecasts. In order to have a more rounded approach to the analysis of COVID-19 dynamics, focus has also been given to the estimation of the Basic Reproduction Number, $R_0$ using a compartmental epidemiological model (SIR). Lastly, we have also given substantial attention to estimating the shelf-life of the proposed model. It is obvious yet noteworthy how an accurate model, in this regard, can ensure better allocation of healthcare resources, as well as, enable the government to take necessary measures ahead of time.
- Abstract（参考訳）: SARS-CoV-2(COVID-19)の開始以来、軌道を推定するために多くの時間と労力が割り当てられており、適切な精度、症例数、回復数、死亡数の予測がされている。
本稿で提案するモデルは,同じ方向へのマインドフルステップである。
問題となっている主要なモデルは、WaveletベースのANNに埋め込まれたHybrid Holt's Modelである。
予測能力をテストするために,まずは単純なARIMAモデル,次にウェーブレットをベースとしたARIMAモデル,そして第3は提案モデルを比較した。
また,このモデルの予測精度を,現在のバニラLSTMリカレントニューラルネットワークモデルと比較した。
提案手法は,全国および6つのホットスポット州で確認された症例数(日数)に基づいて検証した。
また,国全体の日毎および週毎の予測を満足させるためのハイブリッドモデルに加えて,サンプル外予測に基づく移動窓性能指標も提案した。
新型コロナウイルスの動態解析にもっと丸いアプローチをとるために、コンパートメンタル・疫学モデル(SIR)を用いてベーシック・再現数、$R_0$の推定にも焦点が当てられている。
最後に,提案モデルのシェルフ寿命の推定にも注意を払っている。
この点において、正確なモデルが医療資源のより良い配分を確実にし、政府が事前に必要な措置をとれるかは、明らかだが注目に値する。
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