外生变量

基于人工智能结合气候外生变量预测巴西和美国的新冠肺炎病例

根据世界卫生组织的数据，新型冠状病毒病（COVID-10）曾是一个公共卫生问题，截至 2020 年 6 月 10 日，全球已有超过 710 万人感染，40 多万人死亡。在当前情况下，巴西和美国每天的新增病例和死亡人数都很高。因此，预测一周时间窗口内的新增病例数非常重要，这可以帮助公共卫生系统制定应对 COVID-19 的战略规划。预测人工智能（AI）模型的应用有可能处理像 COVID-19 这样的时间序列的困难动态行为。在本文中，贝叶斯回归神经网络、立体回归、​​k 最近邻、分位数随机森林和支持向量回归可单独使用，并结合最近的预处理变分模态分解（VMD）将时间序列分解为几个固有模态函数。所有 AI 技术均在时间序列预测任务中进行评估，预测巴西和美国五个州的累计 COVID-19 病例数提前一、三和六天，截至 2020 年 4 月 28 日，病例数较高。所有预测模型均采用先前累计的 COVID-19 病例数和每日温度和降水等外生变量作为输入。根据性能标准评估模型的有效性。一般而言，VMD 的混合在准确性方面优于单一预测模型，特别是当预测时间范围提前六天时，混合 VMD-单一模型在 70% 的案例中实现了更好的准确性。关于外生变量，作为预测变量的重要性排名从高到低依次为过去病例、温度和降水。因此，由于评估模型能够有效地预测长达六天的累计 COVID-19 病例数，因此