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J-GLOBAL ID:202202249787933792   整理番号:22A0287779

潜在時間および空間情報からのインフルエンザ様疾患に関する予測システムの設計と解析【JST・京大機械翻訳】

Design and Analysis of a Prediction System About Influenza-Like Illness From the Latent Temporal and Spatial Information
著者 (4件):
資料名:
巻: 52  号:ページ: 66-77  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0425D  ISSN: 2168-2216  CODEN: ITSMFE  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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インフルエンザは,2009年のH1N1パンデミックによって証明されるように,公衆衛生に重大なリスクをもたらし,世界的に203000の死亡を引き起こした。インキュベーション期間における病気の時空間情報の予測は,その主要な目的は,応答準備の指針を提供し,おそらく大流行による悪影響を回避するため重要である。本論文では,潜在的時間的および空間的情報からインフルエンザ様疾患(ILI)に関する予測システムを設計し解析した。このシステムにおいて,1)Gauss関数モデルと多変量多項式回帰を用いて,ILIデータの時間的および空間的分布を調べた。2)遅延座標埋込みによって再構成された位相空間を用いて,1-D ILI系列の動的発展挙動を探究した。3)システムのカーネルである動的動径基底関数ニューラルネットワーク(DRBFNN)法を提案し,観測空間と再構成位相空間の相関に基づくILI値を予測した。本システムの性能解析は,空間分布情報と結合した回帰方程式が欠測データを補うために使用でき,提案したDRBFNN法は次の1年間ILIの傾向を予測できることを示した。さらに,本論文における予測システムは,モデルフリー制御方式,すなわち,多変数入力と出力の間の制限方程式がない。この予測システムは,気象,産業,医学,経済,および他の分野で,カオス出力信号でさえ,出力信号の予測に使用されることが期待される。標準&Pors500指数を予測する用例を,提案システムの応用を導入するために与えた。次の8つの取引日の開放価格の傾向をよく予測した。Copyright 2022 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】
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分類 (5件):
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人工知能  ,  人間機械系  ,  その他の情報処理  ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  ,  システム工学一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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