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COVID-19累积确诊病例:巴西的前景

[Submitted on 21 Jul 2020]

摘要：

新冠病毒(COVID-19)是一种新出现的疾病，自第一次通报以来，感染了数百万人。发展有用的短期猜测模型能够了解未来的状况。在这方面，能够在公共卫生系统中拟定战略规划，以避免逝世。本文自回归移动均匀(ARIMA)集成,立体派(立体派),随机森林(RF),岭回归(脊)、支撑向量回归(SVR)和stacking-ensemble学习评价在时刻序列猜测的使命只有一个,三个,提前六天COVID-19累计确诊病例在巴西的10个州中日常发病率高。在堆叠学习方法中，采用立体模型、射频模型、山脊模型和SVR模型作为基础学习者，高斯过程模型作为元学习者。根据改进目标、均匀绝对差错和对称均匀绝对百分比差错规范对模型的有用性进行评价。在大多数状况下，SVR和堆叠集成学习在采用的规范方面都比比较模型有更好的表现。总体而言，所建立的猜测模型在1天、3天和6天的猜测差错分别为0.87% – 3.51%、1.02% – 5.63%和0.95% – 6.90%。模型在所有场景中的排名分别为SVR、stacking ensemble learning、ARIMA、CUBIST、RIDGE和RF模型。一旦评价模型能够帮忙决议计划支撑系统的管理人员，主张运用评价模型来猜测和监测COVID-19病例的持续增长。

本文的奉献能够归纳如下:
第一个奉献是有关小说的表现分析猜测模型的累积COVID-19确诊病例在巴西,其模型的准确性帮忙行长决议计划来按捺猪流感的大规模盛行有关卫生系统和战略;
第二项奉献是，咱们能够着重运用异质机器学习模型以及叠加集成学习方法来猜测巴西COVID-19累计确诊病例;
此外，本文还对多日前猜测战略下的模型猜测进行了评价。猜测的时刻规模是一、三天和六天的间隔。这一猜测时刻规模使咱们能够验证猜测模型在不同情景下的有用性，有助于拟定未来抗击COVID-19的战略。

图2:主张的猜测结构

图3:AM、BA、CE和MG状况的猜测和观察到的累计确诊病例.。

在图3a和4c中，模型，RIDGE和CUBIST，以及图3d和4f SVR都很难捕获第一次观测的可变性。

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根据人工智能结合气候外生变量猜测巴西和美国COVID-19病例

[Submitted on 6 Jul 2020]\

摘要：

新型冠状病毒病(COVID-19)是一个公共卫生问题，据世界卫生组织统计，截至2020年6月10日，全球已有710多万人感染，40多万人逝世。在现在的状况下，巴西和美利坚合众国每天的新病例和逝世发病率很高。因而，猜测一周时刻窗内的新病例数，有助于公共卫生系统拟定应对COVID19的战略规划，具有重要意义。猜测人工智能(AI)模型的应用有潜力处理复杂的动态行为的时刻序列，如COVID-19。在本文中，贝叶斯回归神经网络、三次回归、k近邻、分位数随机森林和支撑向量回归被独自运用，并与最近的预处理变分形式分化(VMD)结合运用，将时刻序列分化为几个内涵形式函数。 所有人工智能技术的评价都是在对巴西和美国5个州新冠肺炎累计病例提前1天、3天和6天进行时刻序列猜测的使命中进行的，到2020年4月28日停止，新冠肺炎累计病例数量很高。所有猜测模型的输入均采用曾经累积的COVID-19病例和日气温、降水量等外生变量。根据性能规范对模型的有用性进行了评价。总体而言，VMD混合模型在准确性上优于单一猜测模型，特别是当地平线在6天前时，混合VMD单一模型在70%的状况下取得了更好的准确性。外生变量作为猜测变量的重要程度由高到低依次为过去的状况、温度和降水。因而，因为所评价的模型在猜测新冠肺炎累积病例方面的功率最高可达6天，因而可推荐采用的模型作为猜测前景良好的模型，并可用于帮忙拟定缓解新冠肺炎疫情影响的公共政策。

本文的奉献能够归纳如下:
第一， 提出了未分化模型和分化模型两种结构，用于猜测巴西和美国5个州新累积病例。
估计这些评价模型能够作为最准确的方法来进行决议计划，以构建卫生系统，以避免医院过度拥挤，并避免新的逝世。
第二个奉献是， 咱们能够着重运用一组独特的人工智能模型，这些模型根据关于学习结构的机器学习方法，即使最近有用的VMD预处理猜测了巴西和美国COVID-19新累积病例。猜测模型BRNN、CUBIST、KNN、QRF、SVR和预处理VMD方法在回归和时刻序列猜测的几个范畴都取得了成功[33,34,35,36];
此外， 本文还对人工智能模型进行了多日前猜测战略和气候外源输入的评价。猜测时刻规模使咱们能够验证猜测模型在不同情景下的有用性，并结合以往COVID-19累积病例、温度和降水等输入，使模型能够完成较高的猜测精度。最终，他们的结果能够协助规划行动，以改善卫生系统，遏止COVID-19逝世。

图2:主张的猜测结构

图3:巴西各州COVID-19病例猜测与观察结果