Performance optimization through hybrid modelling : an application to dengue disease

• Autorzy: Wijesinghe Khisal , Perera Suresh , Attanayake Chulanee

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0054.6286

Warianty tytułu

PL

Optymalizacja wydajności poprzez modelowanie hybrydowe: aplikacja do choroby Denga

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Although, Dengue virus could be prevented through responsible human actions, it has become a serious threat to mankind. This study was intended to increase the prediction accuracy of dengue transmission using hybrid models. After forecasting with Grey Forecasting Model, Growth Curve Model, Alpha Sutte Indicator and Generalized Additive Model, the models with the best prediction accuracy were determined through lowest Mean Absolute Percentage Error (MAPE) recorded in error calculation. Accordingly, a hybrid model was developed, by using a weighted average method as a coupling technique. Through the calculations and the analysis carried out, Alpha Sutte Indicator and the Generalized Additive Model were chosen to develop the Hybrid Model. The model enhances the prediction accuracy for most of the regions in Sri Lanka. Forecasting dengue transmission accurately is important to allocate medical personnel and equipment, conduct effective environmental management and awareness programs and chemical vector controlling in correspondence to the rising figures of dengue patients.

PL

Chociaż wirusowi dengi można zapobiec poprzez odpowiedzialne działania człowieka, stał się on poważnym zagrożeniem dla ludzkości. Celem pracy było zwiększenie dokładności przewidywania transmisji dengi przy wykorzystaniu modeli hybrydowych. Po prognozowaniu za pomocą modelu prognozowania Graya, modelu krzywej wzrostu, wskaźnika Alpha Sutte i uogólnionego modelu addytywnego, określono modele o najlepszej dokładności przewidywania poprzez najniższy średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE) zarejestrowany w obliczeniach błędu. W związku z tym opracowano model hybrydowy, wykorzystując metodę średniej ważonej jako technikę łączenia. Na podstawie przeprowadzonych obliczeń i analiz wybrano wskaźnik Alpha Sutte i uogólniony model addytywny do opracowania modelu hybrydowego. Model zwiększa dokładność przewidywań dla większości regionów Sri Lanki. Dokładne prognozowanie przenoszenia się dengi jest ważne, aby przydzielić personel i sprzęt medyczny, przeprowadzić skuteczne programy zarządzania środowiskowego i podnoszenia świadomości, a także kontrolować wektory chemiczne w odpowiedzi na rosnącą liczbę pacjentów z dengą.

Słowa kluczowe

EN

dengue transmission; generalized additive model; hybrid model

PL

transmisja dengi; uogólniony model addytywny; model hybrydowy

• Wydawca: Institute of Computer and Information Systems, Faculty of Cybernetics, Military University of Technology
• Czasopismo: Computer Science and Mathematical Modelling
• Rocznik: 2023
• Tom: No. 17
• Strony: 23--27
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., wykr.

Twórcy

autor

Wijesinghe Khisal

• Department of Mathematics, University of Colombo

autor

Perera Suresh

• Department of Mathematics, University of Colombo

autor

Attanayake Chulanee

• Department of Statistics, University of Kelaniya

Bibliografia

• [1] Dengue fever - Sri Lanka. (n.d.). www.who.int, https://www.who.int/emergencies/diseaseout-break-news/item/19-july-2017-dengue-srilanka-en.
• [2] Tissera H.A. and other, “Severe Dengue Epidemic, Sri Lanka, 2017”, Emerging Infectious Diseases, vol. 26, no. 4 (2020), https://doi.org/10.3201/eid2604.190435.
• [3] Shodiq M. and other, “Gey forecasting model implementation for forecast of captured fisheries production”, Kursor, vol. 9(4), 169 (2019), https://doi.org/10.28961/kursor.v9i4.170.
• [4] Bilgil H., Bilgil H., “New grey forecasting model with its application and computer code”, AIMS Mathematics, vol. 6(2), 1497-1514 (2021), https://doi.org/10.3934/math.2021091.
• [5] Ahmar A. S., Rahman A., Mulbar U., α-Sutte Indicator: a new method for time series forecasting. Journal of Physics, Conference Series, vol. 1040, 012018 (2018), https://doi.org/10.1088/17426596/1040/1/012018.
• [6] Attanayake A. M. C. H., Perera S. S. N., “Forecasting COVID-19 Cases Using Alpha-Sutte Indicator: A Comparison with Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Method”, BioMed Research International, 1-11 (2020), https://doi.org/10.1155/2020/8850199.