Smoothing Techniques for Improving COVID-19 Time Series Forecasting Across Countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accurate forecasting of COVID-19 case numbers is critical for timely and effective public health interventions. However, epidemiological data’s irregular and noisy nature often undermines the predictive performance. This study examines the influence of four smoothing techniques—the rolling mean, the exponentially weighted moving average, a Kalman filter, and seasonal–trend decomposition using Loess (STL)—on the forecasting accuracy of four models: LSTM, the Temporal Fusion Transformer (TFT), XGBoost, and LightGBM. Weekly case data from Ukraine, Bulgaria, Slovenia, and Greece were used to assess the models’ performance over short- (3-month) and medium-term (6-month) horizons. The results demonstrate that smoothing enhanced the models’ stability, particularly for neural architectures, and the model selection emerged as the primary driver of predictive accuracy. The LSTM and TFT models, when paired with STL or the rolling mean, outperformed the others in their short-term forecasts, while XGBoost exhibited greater robustness over longer horizons in selected countries. An ANOVA confirmed the statistically significant influence of the model type on the MAPE (p = 0.008), whereas the smoothing method alone showed no significant effect. These findings offer practical guidance for designing context-specific forecasting pipelines adapted to epidemic dynamics and variations in data quality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 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 découle