机器学习对印度各邦新冠疫情第二波结束时间的预测
种群与进化
2021-10-12 v1 物理与社会
摘要
估计正在进行的传染病传播浪潮的剩余时间是一个关键问题。由于传染病中广泛参数的变化，对于诸如易感-感染-移除（SIR）模型这类简单模型，很难估计这样的时间尺度。另一方面，具有大量属性的多维数据恰恰是可以在统计学习算法中用来进行预测的数据。本文展示了如何使用监督学习算法来刻画 SIR 模型的可预测性随各种参数的变化。接着我们估计了模型在预测印度不同邦新冠疫情第一波持续时间时误差最小的条件。最后，我们使用具备上述最优条件的 SIR 模型生成训练数据集，并将其用于监督学习算法中以估计印度不同邦正在进行的疫情第二波的结束时间。
引用
@article{arxiv.2105.13288,
title = {Machine learning predictions of COVID-19 second wave end-times in Indian states},
author = {Anvesh Reddy and Hanesh Koganti and Sai Krishna and Suhas Reddy and Soumyajyoti Biswas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.13288},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 6 figures, 1 table