Utilizing auto-regressive integrated moving average to predict newly Coronavirus cases in Libya
Other Title(s)
استخدام نموذج الإنحدار الذاتي و المتوسط المتحرك للتبنؤ بحالات الإصابة بفيروس كورونا الجدي في ليبيا
Joint Authors
al-Saghir, Mansur
Uthman, Zulaiha Ali
Source
Journal of Humanitarian and Applied Sciences
Issue
Vol. 6, Issue 12 (31 Dec. 2021), pp.294-304, 11 p.
Publisher
Elmergib University Faculty of Art & Science / Kasr Khiar
Publication Date
2021-12-31
Country of Publication
Libya
No. of Pages
11
Main Subjects
Abstract AR
في وقتنا الحالي، يعد وباء كورونا تهديدًا عالميًا كبيرًا.
فلقد أثر على حياة الملايين من الناس حول العالم، و أدى إلى وفاة مئات الآلاف.
بناء علي ذلك من المهم التنبؤ بعدد الحالات الجديدة بهدف المساعدة في الوقاية من المرض و كذلك لمساعدة الرعاية الصحية في الاستعداد المبكر لأي طارئ.
استخدم العديد من الباحثين طرقًا مختلفة لتعلم الآلة للتنبؤ بالاتجاه المستقبلي للوباء.
في هذا البحث تم اقتراح استخدام نموذج الانحدار الذاتي و المتوسط المتحرك للتنبؤ بالحالات الجديدة اليومية في ليبيا على مدى الأشهر الثلاثة المقبلة.
حيث تمت معالجة العدد الإجمالي للحالات المؤكدة مسبقًا و استخدامها للتنبؤ بانتشار الفيروس.
حيث تم معالجة العدد التراكمي للحالات المؤكدة و استخدامها للتنبؤ بمدي انتشار الفيروس.
و بناءً على النتيجة التي تم الحصول عليها من التجربة، من المتوقع أن يرتفع عدد الحالات في المستقبل القريب ليصل إلى 1250 حالة جديدة كل يوم.
سيساعد هذا البحث أعضاء الطاقم الطبي و الحكومي على التخطيط للظروف القادمة، مما يزيد من جاهزية نظام الرعاية الصحية في البلاد.
Abstract EN
Currently, Coronavirus is a major worldwide threat.
It has affected millions of people around the world, resulting in hundreds of thousands of deaths.
It is indeed important to forecast the number of new cases in aims to assist in disease prevention and healthcare service readiness.
Many researchers used different mathematical and machine learning methods to forecast the pandemic's future trend.
This research proposes an autoregressive integrated moving average model to forecast the estimated daily new cases in Libya over the next three months.
The total number of confirmed cases is pre-processed and used to forecast the virus's spread.
The cumulative number of confirmed cases is pre-processed and used to forecast the virus's spread.
Based on the result obtained from the experiment, the number of cases expected to rise in the near future, reaching up to 1250 new cases every day.
This research would help the government and medical staff members to plan for the upcoming conditions, as a result, increase the readiness of healthcare systems.
American Psychological Association (APA)
al-Saghir, Mansur& Uthman, Zulaiha Ali. 2021. Utilizing auto-regressive integrated moving average to predict newly Coronavirus cases in Libya. Journal of Humanitarian and Applied Sciences،Vol. 6, no. 12, pp.294-304.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1459665
Modern Language Association (MLA)
al-Saghir, Mansur& Uthman, Zulaiha Ali. Utilizing auto-regressive integrated moving average to predict newly Coronavirus cases in Libya. Journal of Humanitarian and Applied Sciences Vol. 6, no. 12 (Dec. 2021), pp.294-304.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1459665
American Medical Association (AMA)
al-Saghir, Mansur& Uthman, Zulaiha Ali. Utilizing auto-regressive integrated moving average to predict newly Coronavirus cases in Libya. Journal of Humanitarian and Applied Sciences. 2021. Vol. 6, no. 12, pp.294-304.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1459665
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 303-304
Record ID
BIM-1459665