Artificial Neural Networks for the Prediction of Monkeypox Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
While the world is still struggling to recover from the harm caused by the widespread COVID-19 pandemic, the monkeypox virus now poses a new threat of becoming a pandemic. Although it is not as dangerous or infectious as COVID-19, new cases of the disease are nevertheless being reported daily from many countries. In this study, we have used public datasets provided by the European Centre for Disease Prevention and Control for developing a prediction model for the spread of the monkeypox outbreak to and throughout the USA, Germany, the UK, France and Canada. We have used certain effective neural network models for this purpose. The novelty of this study is that a neural network model for a time series monkeypox dataset is developed and compared with LSTM and GRU models using an adaptive moment estimation (ADAM) optimizer. The Levenberg-Marquardt (LM) learning technique is used to develop and validate a single hidden layer artificial neural network (ANN) model. Different ANN model architectures with varying numbers of hidden layer neurons were trained, and the K-fold cross-validation early stopping validation approach was employed to identify the optimum structure with the best generalization potential. In the regression analysis, our ANN model gives a good R-value of almost 99%, the LSTM model gives almost 98% and the GRU model gives almost 98%. These three model fits demonstrated that there was a good agreement between the experimental data and the forecasted values. The results of our experiments show that the ANN model performs better than the other methods on the collected monkeypox dataset in all five countries. To the best of the authors' knowledge, this is the first report that has used ANN, LSTM and GRU to predict a monkeypox outbreak in all five countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».