Stochastic forecasting of COVID-19 daily new cases across countries with a novel hybrid time series model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT An unprecedented outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) in the form of peculiar pneumonia has spread globally since its first case in Wuhan province, China, in December 2019. Soon after, the infected cases and mortality increased rapidly. The future of the pandemic’s progress was uncertain, and thus, predicting it became crucial for public health researchers. These future predictions help the effective allocation of health care resources, stockpiling, and help in strategic planning for clinicians, government authorities, and public health policymakers after understanding the extent of the effect. The main objective of this paper is to develop a hybrid forecasting model that can generate real-time out-of-sample forecasts of COVID-19 outbreaks for five profoundly affected countries, namely the USA, Brazil, India, UK, and Canada. A novel hybrid approach based on the Theta method and Autoregressive neural network (ARNN) model, named Theta-ARNN (TARNN) model, is developed. Daily new cases of COVID-19 are nonlinear, non-stationary, and volatile; thus a single specific model cannot be ideal for future prediction of the pandemic. However, the newly introduced hybrid forecasting model with an acceptable prediction error rate can help healthcare and government for effective planning and resource allocation. The proposed method outperforms traditional univariate and hybrid forecasting models for the test data sets on an average.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».