Machine Learning Approach for the Prediction of COVID-19 Spread in Nigeria Using SIR Model
Notice bibliographique
Résumé
The recent evolution of the novel COVID-19 pandemic posed unprecedented challenges for the global community and researchers alike without reference literature or prior prediction approaches applied to that context, leading to its great impact on the economies of different countries. This work aims to address these challenges by predicting the spread of COVID- 19 in Nigeria. In order to carry out this research, raw data on COVID-19 pandemic in Nigeria was gotten from John Hopkins University repository through Github as submitted by the Nigeria Center for Disease Control (NCDC) through the World Health Organization (WHO). Python, along with its packages such as Numpy, SciPy, Pandas, Matplotlib, and Plotly, was used to process and visualize the data for this model. Google Colab; a Jupyter notebook environment that run on the cloud was employed too. The SIR (Susceptible, Infected, Recovered or Removed) population model, which is commonly employed for modelling epidemics, was used to predict the spread of the pandemic in Nigeria. The machine learning Python packages used in the analysis included Pandas for data analysis and manipulation, Numpy for executing mathematical and logical operations, and SciPy for operations such as regression, minimization, and Fourier series. The model developed in this study predicted a peak of the pandemic between June and August, 2020, and a flattening of the curve in January 2021; the predicted dates were accurate when compared to real-world data. The outcome of the study provides better insight (for instance; rate of spread in response to certain conditions and corresponding mortality or survival rate) on the future of the COVID-19 pandemic; yielding more information that will help in planning for the future through evidenced correctness and reliability. The work present the recovery coefficient rate (β), the transmission coefficient (γ) and, the basic reproduction ratio (R0) values for the data under consideration that indicates a reliable model for predictions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».