Models for COVID-19 Data Prediction Based on Improved LSTM-ARIMA Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
The global repercussions of the COVID-19 pandemic on economies and public health worldwide have been profound. This study aims to examine the developmental trends of the COVID-19 pandemic, establish predictive models, and provide insights for effective control measures against potential future disease outbreaks. Considering the coexistence of both linear and nonlinear factors in COVID-19 data, conventional single-machine learning and traditional forecasting models encounter challenges in accurately predicting pandemic trends. To enhance the precision of COVID-19 pandemic predictions by integrating linear and nonlinear factors, this study proposes three combined forecasting models: CNN-LSTM-ARIMA, TCN-LSTM-ARIMA, and SSA-LSTM-ARIMA. These models leverage the strengths of deep learning in capturing nonlinear factors and the capabilities of the traditional ARIMA model in handling linear factors. Initially, LSTM and ARIMA models are used to model and predict the COVID-19 pandemic in Quebec, Canada. Subsequently, CNN models, TCN models, and the Sparrow Search Algorithm are employed to integrate predictions from the LSTM and ARIMA models. Comparative analyses of the three combined models, it was found that the CNN-LSTM-ARIMA model exhibits the highest predictive accuracy, with an MSE of 7048.26, RMSE of 83.95, MAE of 61.18, MAPE of 0.16, and <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">R</i> <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> of 0.95. To validate the applicability and stability of the CNN-LSTM-ARIMA model in predicting COVID-19 pandemics, Italian COVID-19 pandemic data was employed. The three combined forecasting models are established and evaluated using model evaluation metrics. The results affirm that the CNN-LSTM-ARIMA model remains the optimal choice, underscoring its high stability and suitability for COVID-19 pandemic forecasting endeavors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».