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J-GLOBAL ID：202102240904335224   整理番号：21A0443710

都市におけるエピデミーの開始:GMDHベースアルゴリズムと公式医学統計によるCovid-19の短期予測【JST・京大機械翻訳】

Start of Epidemy in a City: Short-Term Forecast of Covid-19 with GMDH-Based Algorithms and Official Medical Statistics

著者 (4件)： Boldyreva Anna (Moscow Institute of Physics and Technology,Moscow,Russia) ,  Alexandrov Mikhail (RANEPA,Moscow,Russia) ,  Koshulko Olexiy (Glushkov Institute of Cybernetics,Kyiv,Ukraine) ,  Popova Svetlana (Technological University Dublin,Dublin,Ireland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CSIT  ページ： 5-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 未知の流行の突然の発症と迅速な発達は,犠牲者による人口のパニックと,人口の効果的に援助する当局の非準備性をもたらす。これらの環境は短期運転予測のためのツールに対する非常に高い要求を定義する。すなわち,そのようなツールは,現象のモデルが未知(疾患拡大の要因)とデータが限られている(時系列観察)とき,信頼できる結果を提供するべきである。GMDHベースアルゴリズムは,現代の微分または先進統計モデルとは異なり,これらの要求にちょうど合致する。本研究では,2020年3月30日~4月12日の間,MoscowにおけるCovid-19流行の例についてGMDHシェルプラットフォームから異なるアルゴリズムを試験した。予測地平は1~7日であり,初期情報は病気患者の公式動力学のみである。本モデルは,異なる電力の変数による自己回帰である。予測の結果を,傾向による指数平滑化を用いて,一般的な統計的自己回帰の精度と比較した。提案手法は,その簡易性と信頼性のため,流行の開始における短期予測に有用であると想定する。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  指数平滑法 ,  信頼性 ,  電力 ,  *都市 ,  統計模型 ,  *GMDH ,  *短期予測
準シソーラス用語： 自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 都市 ,  GMDH ,  アルゴリズム ,  医学統計 ,  COVID-19 ,  短期予測