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Weeks-Ahead Epidemiological Predictions of Varicella Cases From univariate time series Data Applying Artificial Intelligence

引用

Infectious Diseases & Immunity 2024年第1期4卷 25-34页

作者： David A.Wood DWA Energy Limited Lincoln LN59JPUnited Kingdom

Background:"Chickenpox"is a highly infectious disease caused by the varicella-zoster virus,influenced by seasonal and spatial *** with varicella-zoster epidemics can be a substantial drain on health-authority *** that improve the ability to locally predict case numbers from time-series data sets every week are therefore worth ***:Simple-to-extract trend attributes from published univariate weekly case-number univariate data sets were used to generate multivariate data for Hungary covering 10 *** attribute-enhanced data set was assessed by machine learning(ML)and deep learning(DL)models to generate weekly case forecasts from next week(t0)to 12 weeks forward(t+12).The ML and DL predictions were compared with those generated by multilinear regression and univariate prediction ***:Support vector regression generates the best predictions for weeks t0 and t+1,whereas extreme gradient boosting generates the best predictions for weeks t+3 to t+***-short-term memory only provides comparable prediction accuracy to the ML models for week t+***-K-fold cross validation reveals that overall the lowest prediction uncertainty is associated with the tree-ensemble ML ***:The novel trend-attribute method offers the potential to reduce prediction errors and improve transparency for chickenpox timeseries.

关键词： Varicella zoster virus infection Disease-case weekly predictions Weeks-ahead forecasting univariate time-series enhancements Tree-ensemble machine learning time-series attribute extraction

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