Tidig prognos av prevalensen av influensa minskar dess inverkan. Olika studier har utförts för att förutsäga antalet influensainfekterade personer. Dessa studier är emellertid inte särskilt exakta, särskilt i en avlägsen framtid som över en månad. För att hantera detta problem, undersöker vi sekvens till sekvens (Seq2Seq) med uppmärksamhet modell med hjälp av Google Trender data för att bedöma och förutsäga antalet influensa-infekterade människor under loppet av flera veckor. Google Trender data hjälper till att kompensera de mörka siffrorna inklusive statistiken och förbättra förutsägelsen noggrannhet. Vi visar att uppmärksamhetsmekanismen är mycket effektiv för att förbättra förutsägelsenoggrannheten och uppnå toppmoderna resultat, med en Pearson korrelation och rot-medel-kvadratfel på 0,996 respektive 0,67. Det är dock inte tillräckligt att förutsäga att toppen av influensaepidemin är exakt, och det krävs ytterligare undersökningar för att komma till rätta med detta problem. • Tillämpad datorteknik.Livsvetenskap och medicinsk vetenskap.bioinformatik.b) Datateknik.b)Machine-inlärning.b)Machine-inlärning.c)Machine-inlärningsstrategier.c)Neurala nätverk.
REF anpassade en sekvens-till-sekvens-modell ("Seq2Seq") med en liknande uppmärksamhetsmekanism för att förutsäga influensaprevalens och visade att deras tillvägagångssätt överträffade ARIMA- och LSTM-baserade modeller.
Sequence to Sequence with Attention for Influenza Prevalence Prediction using Google Trends
{'venue': "ICCBB '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}