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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 352 - 362 (11page)
- DOI
- 10.33162/JAR.2022.12.22.4.352
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Purpose: In this study, we used time series models, deep learning (DL) models, ensemble models, and other models to predict COVID-19 confirmed cases. We developed time series models with exogenous variables and achieved show promising results for the correlation between COVID-19 confirmed cases and vaccination rates.
Methods: We proposed a method based on time series and deep learning for model development. The proposed method can accurately predict the number of confirmed cases of COVID-19 per day by utilizing the COVID-19 vaccination rate as an exogenous variable. Thus, improved prediction accuracy can be achieved using DL ensemble models.
Results: The AdaBoost-LSTM model yielded superior results than the other time series models, and the SARIMAX(3rd vaccination rate)(2,1,3)(1,1,1,7) model exhibited better prediction performance than other time series models.
Conclusion: The SARIMAX(2,1,3)(1,1,1,7) model exhibited better performance than gated recurrent unit/long short-term memory models. The use of the AdaBoost algorithm improved the prediction performance of the model by approximately 51.6%.
Methods: We proposed a method based on time series and deep learning for model development. The proposed method can accurately predict the number of confirmed cases of COVID-19 per day by utilizing the COVID-19 vaccination rate as an exogenous variable. Thus, improved prediction accuracy can be achieved using DL ensemble models.
Results: The AdaBoost-LSTM model yielded superior results than the other time series models, and the SARIMAX(3rd vaccination rate)(2,1,3)(1,1,1,7) model exhibited better prediction performance than other time series models.
Conclusion: The SARIMAX(2,1,3)(1,1,1,7) model exhibited better performance than gated recurrent unit/long short-term memory models. The use of the AdaBoost algorithm improved the prediction performance of the model by approximately 51.6%.
목차
1. 서론
2. 연구 설계 및 방법론
3. 시계열 모형과 딥러닝 모형을 이용한 코로나 확진자 수 예측
4. 결론
References
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