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J-GLOBAL ID：202102247680930366   整理番号：21A0013943

イランとトルコにおけるCOVID-19発生を予測するための3つの数学モデルの評価【JST・京大機械翻訳】

Assessment of Three Mathematical Prediction Models for Forecasting the COVID-19 Outbreak in Iran and Turkey

著者 (4件)： Niazkar Majid (Department of Civil and Environmental Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Eryilmaz Tuerkkan Gokcen (Department of Civil Engineering, Bayburt University, Bayburt, Turkey) ,  Niazkar Hamid Reza (Medical Student, Student Research Committee, Gonabad University of Medical Sciences, Gonabad, Iran) ,  Tuerkkan Yusuf Alptekin (Department of Mechanical Engineering, Bayburt University, Bayburt, Turkey)
資料名： Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web)  (Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7693A  ISSN： 1748-670X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19パンデミックはあらゆる国家の関心事となり,状況の正確な見通しを提供するために,好ましい高精度で推定モデルを適用することが重要である。本研究では,イランとトルコにおけるCOVID-19発生を予測するために,3つの明示的数学モデルを適用した。これらのモデルは,再帰的ベース法,Boltzmann関数ベースモデルおよびBeesham予測モデルを含む。これらのモデルを利用して,イランとトルコにおけるCOVID-19発生の最初の106と87日の確認と死亡事例を分析した。この応用は,3つのモデルが予測モデルに依存して最初の10から20日のデータを予測することができないことを示した。一方,残りのデータで得た結果は,3つの予測モデルが決定係数に対して高い値を達成し,一方,それらは異なる平均絶対相対誤差をもたらすことを示した。比較に基づいて,再帰的ベースモデルは最良であり,一方,イランにおけるCOVID-19大発生はトルコよりも良好であった。トルコのクルーフのような制御測定を適用または緩和し,イランにおける低リスクビジネスを再開する影響を,再帰的ベースモデルを通して調査した。最後に,結果は,様々なシナリオの分析における再帰的ベースモデルのメリットを実証し,それは健康政治家と公衆衛生意思決定者のための適切な情報を提供するかもしれない。Copyright 2020 Majid Niazkar et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *数学モデル ,  死 ,  イラン・イスラム共和国 ,  トルコ共和国 ,  公衆衛生 ,  意思決定者 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  高精度 ,  推定モデル ,  決定係数 ,  汎発流行性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 放射,大気光学  (DC05080C)

引用文献 (21件)：

• WHO Coronavirus Disease (COVID-2019) Situation Reports, https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports/.
• H. R. Niazkar, B. Zibaee, A. Nasimi, N. Bahri, "The neurological manifestations of COVID-19: a review article," Neurological Sciences, vol. 41, no. 7, pp. 1667-1671, 2020.
• M. Niazkar, H. R. Niazkar, "COVID-19 outbreak: application of multi-gene genetic programming to country-based prediction models," Electronic Journal of General Medicine, vol. 17, no. 5, article em247, 2020.
• H. R. Niazkar, M. Niazkar, "COVID-19 international outbreak and the need for a suitable estimation model: a second-order polynomial equation with constant coefficients based on imported infected cases seems inadequate," Asian Pacific Journal of Tropical Medicine, vol. 13, no. 4, pp. 185, 2020.
• M. Zuo, S. K. Khosa, Z. Ahmad, Z. Almaspoor, "Comparison of COVID-19 pandemic dynamics in Asian countries with statistical modeling," Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2020, pp. 16, 2020.

タイトルに関連する用語 (5件)： イラン ,  トルコ ,  予測 ,  数学モデル ,  評価