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J-GLOBAL ID：202202237540882085   整理番号：22A0778434

COVID-19事例の予測のための教師付き機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Supervised Machine Learning Approach for the Prediction of COVID-19 Cases

著者 (2件)： Biswas Arjun (School of Electronics Engineering, KIIT Deemed to be University, Bhubaneswar, India) ,  Samanta Pravin Kumar (School of Electronics Engineering, KIIT Deemed to be University, Bhubaneswar, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 851  ページ： 607-617  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19は,武漢市で最初に発見された。その後,ウイルスは数千人の人々に急速に感染する。ウイルスは,このウイルスの増殖と広がりを予測し,制御するために,まだ拡大している。このウイルスの拡散の傾向は高度に予測できず,予測の正常な統計的方法は有望な結果を提供しないので,このウイルスの成長を予測する別のアプローチが必要である。このアプローチはウイルスの非線形成長を予測する必要がある。このように,このウイルスの成長を予測し,正常な統計的方法がウイルスの成長を高精度で予測できないことを示す試みを行った。使用した線形予測アルゴリズムは,線形回帰,サポートベクトルマシン,多項式回帰および自動回帰統合移動平均であった。使用する非線形予測アルゴリズムは,ウイルスの拡散の指数関数的成長の予測のために,Prophetアルゴリズムであった。異なる国でウイルスの拡散がどのように起こるかを示すために包括的な研究を行った。比較研究も行い,異なる種類の予測子間の絶対平均誤差,平均二乗誤差およびR二乗(R2)スコアに基づく性能パラメータの違いを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  アルゴリズム ,  誤差 ,  多項式 ,  回帰分析 ,  *予測 ,  指数関数 ,  統計的方法 ,  教師つき学習 ,  *機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ARIMAモデル ,  予測子 ,  線形回帰 ,  平均二乗誤差 ,  予測アルゴリズム ,  *教師付き機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 機械学習 ,  教師付き学習 ,  予測 ,  COVID-19 ,  回帰 ,  ARIMA ,  プロフェット ,  SVM

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： COVID-19 ,  予測 ,  教師付き機械学習