Predicting Total Cases and Mortality Rate Due To COVID-۱۹ Disease Using the Artificial Neural Network
- سال انتشار: 1400
- محل انتشار: پنجمین کنگره بین المللی توسعه کشاورزی، منابع طبیعی، محیط زیست و گردشگری ایران
- کد COI اختصاصی: ICSDA05_218
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 319
نویسندگان
Water Engineering Department, College of Agriculture, Shiraz University,
چکیده
Nowadays, a major threat which have contaminated a majority of people globally is COVID-۱۹. Recent studies have been expanded to examine the effects of meteorological data on COVID-۱۹ by intelligent models. An appropriate intelligent model which is significantly accurate in modeling and predicting is artificial neural network (ANN). In this paper, the capabilities of ANN model are investigated to reveal the nonlinear relationship between the inputs and outputs in Fars province for the period of ۱۵ February- ۳۱ August ۲۰۲۰. To find the efficiency of model, mean square error (MSE) are computed and compared. Temperature minimum (oC), temperature maximum (oC), temperature average (oC), relative humidity (%), wind speed, precipitation and the number of cases/deaths in the previous days have been considered as inputs and the number of new cases and deaths have been known as outputs. The results of research disclose ANN model can predict the number of total cases and total deaths due to COVID-۱۹ accurately.کلیدواژه ها
Artificial neural network (ANN), COVID-۱۹, Meteorological data, Intelligent model.مقالات مرتبط جدید
- مطالعه اثر تخریب جنگل در ارزش خدمات تنظیمی بوم سازگان
- ارزیابی کمی برنامه احیا و توسعه جنگل در کشور و اهمیت خدمات بوم سازگانی این جنگل ها
- ادغام خدمات بوم شناختی در ارزیابی اثرات محیط زیستی: چارچوب ها، چالش ها و راهکارها
- مرور سیستماتیک بر مطالعات مدیریت پسماند شهری (مطالعه موردی: شهر رشت)
- کمی سازی و ارزش گذاری اقتصادی خدمت اکوسیستمی گردشگری ( مطالعه موردی: حرای خورخوران و قشم)
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.