I december 2019 upptäcktes ett nytt coronavirus, kallat COVID-19, i Wuhan, Kina, och har spridit sig till olika städer i Kina samt till 24 andra länder. Antalet bekräftade fall ökar dagligen och nådde 34,598 den 8 februari 2020. I den aktuella studien presenterar vi en ny prognosmodell för att uppskatta och förutse antalet bekräftade fall av COVID-19 under de kommande tio dagarna baserat på de tidigare bekräftade fall som registrerats i Kina. Den föreslagna modellen är ett förbättrat adaptivt neuro-fuzzy inference system (ANFIS) med hjälp av en förbättrad blompollinering algoritm (FPA) med hjälp av salp svärm algoritm (SSA). I allmänhet används SSA för att förbättra FPA för att undvika dess nackdelar (dvs. att fastna vid den lokala optima). Huvudidén med den föreslagna modellen, kallad FPASSA-ANFIS, är att förbättra ANFIS prestanda genom att fastställa parametrarna för ANFIS med hjälp av FPASSA. FPASA-ANFIS-modellen utvärderas med hjälp av Världshälsoorganisationens (WHO) officiella uppgifter om utbrottet av COVID-19 för att förutsäga de bekräftade fallen under de kommande tio dagarna. Mer så, FPASA-ANFIS modellen jämförs med flera befintliga modeller, och det visade bättre prestanda i termer av medelvärde Absolut Procentfel (MAPE), Root Mean Squared Relative Error (RMSRE), Root Mean Squared Relative Error (RMSRE), koefficient för bestämning (R 2 ), och datortid. Dessutom testade vi den föreslagna modellen med hjälp av två olika uppsättningar av veckovisa influensabekräftade fall i två länder, nämligen USA och Kina. Resultaten visade också goda resultat.
En förbättrad adaptiv neuro-fuzzy inference-metod (ANFIS) föreslås i REF.
Optimization Method for Forecasting Confirmed Cases of COVID-19 in China
{'venue': 'Journal of Clinical Medicine', 'journal': 'Journal of Clinical Medicine', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}