نوع مقاله : مقاله پژوهشی - کاربردی

نویسنده

گروه مهندسی برق، دانشگاه فنی و حرفه ای، تهران، ایران.

10.22105/dmor.2022.312966.1517

چکیده

هدف: بیماری کرونا ویروس (کووید-19) یک بیماری همه‌گیر است که همه کشورهای جهان را درگیر کرده است. پیش‌بینی روند گسترش بیماری کرونا منجر خواهد شد که تدابیر لازم جهت کنترل این بیماری از سوی مسئولین انجام شود. این موارد شامل افزایش واکسیناسیون، قرنطینه کردن شهرها و ممنوعیت ورود و خروج، افزایش ظرفیت تخت­های بیمارستانی، ایجاد مراکز واکسیناسیون شبانه‌روزی، الزام به استفاده از ماسک در اماکن عمومی و رعایت فواصل اجتماعی به‌صورت کلی آمادگی لازم جهت برخورد با پیک جدید بیماری کرونا است. لذا پیش‌بینی چنین مواردی سبب کاهش آمار مبتلایان به کرونا و لذا کاهش نرخ مرگ‌ومیر خواهد شد.
روش‌شناسی پژوهش: در این مقاله با استفاده از آنالیز طیفی منفرد (SSA)، پیش‌بینی میزان پیک ششم مبتلایان کرونا با لحاظ کردن وضع فعلی صورت گرفته است. به‌منظور بهبود فرآیند گروه‌بندی الگوریتم SSA، انتخاب مقادیر ویژه به‌صورت فرآیند بهینه‌سازی صورت گرفته است به‌طوری‌که سری زمانی پیش‌بینی‌شده با توجه به شاخص خطای مدنظر به‌طور قابل‌توجهی بهبود یافته است.
یافته‌ها: با مقایسه روش پیشنهادی با سایر روش‌های پیش‌بینی شامل میانگین متحرک خود همبسته یکپارچه (ARIMAARIMA کسری (ARFIMATBATS و خود همبسته شبکه عصبی (NNAR)، مشاهده می‌شود که خطای پیش‌بینی به حد قابل قبولی بوده و می‌تواند روش SSA جهت پیش‌بینی مورد استناد قرار گیرد.
اصالت/ارزش‌افزوده علمی: در این مقاله با استفاده از روش کارآمد SSA، موارد مبتلا جدید کرونا ویروس را پیش‌بینی می‌کند و نتایج ارایه شده اثربخشی روش پیشنهادی را تایید می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Forecasting of COVID-19 sixth peak in Iran based on singular spectrum analysis

نویسنده [English]

  • Morteza Abdolhosseini

Department of Electrical Engineering, Technical and Vocational University, Tehran, Iran.

چکیده [English]

Purpose: Coronavirus (COVID-19) is a pandemic that has affected all countries of the world. Forecasting the spread of corona disease will lead to the necessary measures to be taken by the authorities to control this disease. These include increasing vaccinations, quarantining cities and banning entry and exit, increasing the capacity of hospital beds, setting up round-the-clock vaccination centers, requiring the use of masks in public places, and observing social distances. Therefore, predicting such cases will reduce the number of corona cases and therefore reduce the mortality rate.
Methodology: In this paper, using the Singular Spectrum Analysis (SSA) algorithm, the sixth peak of coronavirus in Iran is predicted by considering the current situation. To improve the grouping process of the SSA algorithm, eigenvalues have been selected in the optimization process, so that the predicted time series of which has been significantly improved according to the error-index.
Findings: Comparing the proposed method with other forecasting methods include Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Fractional ARIMA (ARFIMA), TBATS, and Neural Network Autoregression (NNAR), it is observed that the forecasting error is acceptable and the SSA method can be used for forecasting.
Originality/Value: This article predicts a new case of COVID-19 using efficient method SSA and the presented results confirm the effectiveness of the proposed method.

کلیدواژه‌ها [English]

  • COVID-19
  • Corona sixth peak
  • Singular spectrum analysis
  • Time series forecasting
  • Pereira, I. G., Guerin, J. M., Silva Júnior, A. G., Garcia, G. S., Piscitelli, P., Miani, A., Distante, C., & Gonçalves, L. M. G. (2020). Forecasting COVID-19 dynamics in Brazil: a data driven approach. International journal of environmental research and public health17(14), 5115.
  • Arora, P., Kumar, H., & Panigrahi, B. K. (2020). Prediction and analysis of COVID-19 positive cases using deep learning models: a descriptive case study of India. Chaos, solitons & fractals139, 110017.
  • Perc, M., Gorišek Miksić, N., Slavinec, M., & Stožer, A. (2020). Forecasting COVID-19. Frontiers in physics, 8, 1-5. https://doi.org/10.3389/fphy.2020.00127
  • Zareie, B., Roshani, A., Mansournia, M. A., Rasouli, M. A., & Moradi, G. (2020). A model for COVID-19 prediction in Iran based on China parameters. MedRxiv, 23(4), 244-248.
  • Zeroual, A., Harrou, F., Dairi, A., & Sun, Y. (2020). Deep learning methods for forecasting COVID-19 time-series data: a comparative study. Chaos, solitons & fractals140, 110121. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110121
  • Altan, A., & Karasu, S. (2020). Recognition of COVID-19 disease from X-ray images by hybrid model consisting of 2D curvelet transform, chaotic salp swarm algorithm and deep learning technique. Chaos, solitons & fractals140, 110071. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110071
  • Petropoulos, F., & Makridakis, S. (2020). Forecasting the novel coronavirus COVID-19. PloS one15(3), e0231236. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0231236
  • Konarasinghe, K. M. U. B. (2020). Forecasting COVID-19 spread in Malaysia, Thailand, and Singapore. Journal of new frontiers in healthcare andbiological sciences, 1(2), 1-13.
  • Sahai, A. K., Rath, N., Sood, V., & Singh, M. P. (2020). ARIMA modelling & forecasting of COVID-19 in top five affected countries. Diabetes & metabolic syndrome: clinical research & reviews14(5), 1419-1427.
  • Khan, F., Saeed, A., & Ali, S. (2020). Modelling and forecasting of new cases, deaths and recover cases of COVID-19 by using vector autoregressive model in Pakistan. Chaos, solitons & fractals140, 110189. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110189
  • Iwata, K., Doi, A., & Miyakoshi, C. (2020). Was school closure effective in mitigating coronavirus disease 2019 (COVID-19)? time series analysis using bayesian inference. International journal of infectious diseases99, 57-61.
  • Singh, S., Parmar, K. S., Kumar, J., & Makkhan, S. J. S. (2020). Development of new hybrid model of discrete wavelet decomposition and autoregressive integrated moving average (ARIMA) models in application to one month forecast the casualties cases of COVID-19. Chaos, solitons & fractals135, 109866. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.109866
  • Abdollahi, J., Irani, A. J., & Nouri-Moghaddam, B. (2021). Modeling and forecasting spread of COVID-19 epidemic in Iran until Sep 22, 2021, based on deep learninghttps://doi.org/10.48550/arXiv.2103.08178
  • Abotaleb, M., & Makarovskikh, T. (2021). System for forecasting COVID-19 cases using time-series and neural networks models. Engineering proceedings5(1), 46. https://doi.org/10.3390/engproc2021005046
  • Darapaneni, N., Reddy, D., Paduri, A. R., Acharya, P., & Nithin, H. S. (2020). Forecasting of COVID-19 in India using ARIMA model. 2020 11th IEEE annual ubiquitous computing, electronics & mobile communication conference (UEMCON)(pp. 0894-0899). New York, USA. IEEE.
  • Ramazi, P., Haratian, A., Meghdadi, M., Mari Oriyad, A., Lewis, M. A., Maleki, Z., Vega, R, Wang, H, Wishart, D. S., & Greiner, R. (2021). Accurate long-range forecasting of COVID-19 mortality in the USA. Scientific reports11(1), 13822.
  • Niksirat, M., & Nasseri, S. H. (2021). Forecasting of the number of cases and deaths due to corona disease using neuro-fuzzy networks. Journal of decisions and operations research5(4), 414-425.
  • Doornik, J. A., Castle, J. L., & Hendry, D. F. (2021). Modeling and forecasting the COVID‐19 pandemic time‐series data.Social science quarterly102(5), 2070-2087.
  • Heidari, A. A., Mirjalili, S., Faris, H., Aljarah, I., Mafarja, M., & Chen, H. (2019). Harris hawks optimization: algorithm and applications. Future generation computer systems97, 849-872.
  • Zhigljavsky, A. (2010). Singular spectrum analysis for time series: introduction to this special issue. Statistics and its interface3(3), 255-258. https://dx.doi.org/10.4310/SII.2010.v3.n3.a1
  • De Carvalho, M., Rodrigues, P. C., & Rua, A. (2012). Tracking the US business cycle with a singular spectrum analysis. Economics letters114(1), 32-35.
  • Hassani, H. (2007). Singular spectrum analysis: methodology and comparison. Journal of data science5(1), 239-257. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/id/eprint/4991
  • CSSE, & Johns Hopkins University. (2020). COVID-19 data repository by the center for systems science and engineering (CSSE) at Johns Hopkins university. https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19