Published January 1, 2022
| Version v1
Publication
Open
Recurrent Neural Network and Auto-Regressive Recurrent Neural Network for trend prediction of COVID-19 in India
- 1. Mohammed V University
Description
On 31st December 2019 in Wuhan China, the first case of Covid-19 was reported in Wuhan, Hubei province in China. Soon world health organization has declared contagious coronavirus disease (COVID-19) as a global pandemic in the month of March 2020. Since then, researchers have focused on using machine learning and deep learning techniques to predict future cases of Covid-19. Despite all the research we still face the problem of not having a good and accurate prediction, and this is due to the complex and non-linear data of Covid-19. In this study, we will implement RNN and Auto Regressive RNN. At first, we implement LSTM and GRU in an independent way, then we will implement deepAR with LSTM and GRU cells. For the evaluation of the obtained results, we will use the MAPE and RMSE metrics.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
في 31 ديسمبر 2019 في ووهان الصين، تم الإبلاغ عن أول حالة إصابة بكوفيد-19 في ووهان بمقاطعة هوبي في الصين. سرعان ما أعلنت منظمة الصحة العالمية أن مرض فيروس كورونا المعدي (COVID -19) جائحة عالمية في شهر مارس 2020. ومنذ ذلك الحين، ركز الباحثون على استخدام التعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق للتنبؤ بالحالات المستقبلية لكوفيد-19. على الرغم من كل الأبحاث، ما زلنا نواجه مشكلة عدم وجود تنبؤ جيد ودقيق، ويرجع ذلك إلى البيانات المعقدة وغير الخطية لكوفيد-19. في هذه الدراسة، سننفذ RNN و Auto Regressive RNN. في البداية، ننفذ LSTM و GRU بطريقة مستقلة، ثم سننفذ deepAR بخلايا LSTM و GRU. لتقييم النتائج التي تم الحصول عليها، سنستخدم مقاييس MAPE و RMSE.Translated Description (French)
Le 31 décembre 2019 à Wuhan en Chine, le premier cas de Covid-19 a été signalé à Wuhan, dans la province du Hubei en Chine. Bientôt, l'Organisation mondiale de la santé a déclaré la maladie contagieuse à coronavirus (COVID-19) comme une pandémie mondiale au mois de mars 2020. Depuis lors, les chercheurs se sont concentrés sur l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur pour prédire les futurs cas de Covid-19. Malgré toutes les recherches, nous sommes toujours confrontés au problème de ne pas avoir une prédiction bonne et précise, et cela est dû aux données complexes et non linéaires du Covid-19. Dans cette étude, nous mettrons en œuvre le RNN et le RNN autorégressif. Au début, nous mettons en œuvre LSTM et GRU de manière indépendante, puis nous mettrons en œuvre DeepAR avec des cellules LSTM et GRU. Pour l'évaluation des résultats obtenus, nous utiliserons les métriques MAPE et RMSE.Translated Description (Spanish)
El 31 de diciembre de 2019 en Wuhan, China, se informó el primer caso de Covid-19 en Wuhan, provincia de Hubei en China. Pronto, la Organización Mundial de la Salud declarará la enfermedad contagiosa por coronavirus (COVID-19) como pandemia mundial en el mes de marzo de 2020. Desde entonces, los investigadores se han centrado en el uso de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para predecir futuros casos de Covid-19. A pesar de toda la investigación, todavía nos enfrentamos al problema de no tener una predicción buena y precisa, y esto se debe a los datos complejos y no lineales de Covid-19. En este estudio, implementaremos RNN y RNN autorregresivo. Al principio, implementamos LSTM y Gru de forma independiente, luego implementaremos deepAR con células LSTM y Gru. Para la evaluación de los resultados obtenidos, utilizaremos las métricas MAPE y RMSE.Files
itmconf_iceas2022_02007.pdf.pdf
Files
(24 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:7624dcbc096921e31a1da610e19a546e
|
24 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- شبكة عصبية متكررة وشبكة عصبية متكررة ذاتية التراجع للتنبؤ باتجاه كوفيد-19 في الهند
- Translated title (French)
- Réseau neuronal récurrent et réseau neuronal récurrent autorégressif pour la prédiction des tendances de la COVID-19 en Inde
- Translated title (Spanish)
- Red neuronal recurrente y red neuronal recurrente autorregresiva para la predicción de tendencias de COVID-19 en la India
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4285195722
- DOI
- 10.1051/itmconf/20224602007
References
- https://openalex.org/W2980994438
- https://openalex.org/W3032510608
- https://openalex.org/W3119574625
- https://openalex.org/W3159754351
- https://openalex.org/W3160792020
- https://openalex.org/W3163452734
- https://openalex.org/W3193688194