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J-GLOBAL ID：202202272802677898   整理番号：22A0796030

コロナウイルス流行の短期予測【JST・京大機械翻訳】

Short-term forecasting of the coronavirus pandemic

著者 (6件)： Doornik Jurgen A. (Nuffield College, Oxford, UK) ,  Doornik Jurgen A. (Climate Econometrics and Institute for New Economic Thinking at the Oxford Martin School, University of Oxford, UK) ,  Castle Jennifer L. (Magdalen College, Oxford, UK) ,  Castle Jennifer L. (Climate Econometrics and Institute for New Economic Thinking at the Oxford Martin School, University of Oxford, UK) ,  Hendry David F. (Nuffield College, Oxford, UK) ,  Hendry David F. (Climate Econometrics and Institute for New Economic Thinking at the Oxford Martin School, University of Oxford, UK)
資料名： International Journal of Forecasting  (International Journal of Forecasting)
巻： 38  号： 2  ページ： 453-466  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0216C  ISSN： 0169-2070  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,March-March 2020(www.donik.com/COVID-19)から,コロナウイルス病2019(COVID-19)から確認された症例と死亡のリアルタイム予測を公表した。これらの予測は過去のデータと現在のデータの短期統計的外挿である。重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2)ウイルスが拡散しているか,または予防政策が効果的であるかどうかについて,他の仮定を必要とせずに,基礎となる傾向は短期開発に関して有益であると想定する。したがって,それらは疫学的モデルから得られた予測に相補的である。予測は,機械学習を用いたデータの窓からの傾向を抽出し,次に柔軟な抽出傾向にいくつかの制約を適用することにより予測を計算する。これらの方法は,種々の他の時系列データに以前に適用され,それらはよく実行された。それらはまた,COVID-19設定で有効であり,そこでは,パンデミックの初期段階におけるいくつかの疫学的モデルより良い予測を提供した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 外挿法 ,  平滑化 ,  予防 ,  疫学 ,  *短期予測 ,  機械学習
準シソーラス用語： *コロナウイルス ,  時系列データ ,  汎発流行性 ,  疫学モデル ,  COVID-19 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 自動予測 ,  COVID-19 ,  疫学 ,  予測 ,  予測平均化 ,  機械学習 ,  平滑化 ,  時系列 ,  トレンド指標の飽和

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： コロナウイルス ,  流行 ,  短期予測