Анализ временных рядов для моделирования и прогнозирования подтвержденных случаев гриппа а в Алжире

Грипп А является подтипом вируса гриппа, который в первую очередь поражает птиц и млекопитающих, вызывая респираторные заболевания, и характеризуется способностью быстро мутировать, что приводит к появлению разнообразия штаммов и периодическим пандемиям. Настоящая статья посвящена изучению в Алжире распространения и прогнозированию подтвержденных случаев гриппа А, высокоинфекционного заболевания, которое вызывает широко распространенные заболевания и смертность как в Алжире, так и во всем мире. Материалы и методы. Для прогнозирования подтвержденных случаев гриппа А были применены несколько статистических моделей, включая ARIMA, Seasonal ARIMA (SARIMA), ETS, BATS и широко признанный метод машинного обучения RNN. Далее мы провели сравнительное исследование с использованием показателей производительности для оценки указанных моделей. Результаты. Для определения наиболее эффективной модели проводилась оценка среднеквадратической ошибки. Наши результаты показывают, что RNN превзошел другие модели благодаря своей способности обрабатывать сложные шаблоны, включая сезонные компоненты и наличию памяти. SARIMA и BATS также показали хорошие результаты благодаря своей способности управлять сезонными закономерностями. Напротив, ARIMA и ETS показали самые плохие результаты. Вывод. В приводимом исследовании использовался комплексный подход для разработки модели прогнозирования подтвержденных случаев гриппа A в Алжире. Полученные результаты расширяют наше понимание потенциального будущего распространения данного заболевания и способствуют эффективным стратегиям управления рисками.