context: Método de optimización para pronosticar casos confirmados de COVID-19 en Chinahttps://doi.org/10.3390/jcm9030674SHA: 1d7f8850c5244fdc9b387038e7eeae9bbbbde6d2Autores: Al-Qaness, Mohammed A. A.; Ewees, Ahmed A.; Fan, Hong; Abd El Aziz, MohamedFecha: 2020DOI: 10.3390/jcm9030674Licencia: cc-byAbstract: En diciembre de 2019, un nuevo coronavirus, llamado COVID-19, fue descubierto en Wuhan, China, y se ha extendido a diferentes ciudades de China, así como a otros 24 países. El número de casos confirmados está aumentando diariamente y llegó a 34.598 el 8 de febrero de 2020. En el presente estudio, presentamos un nuevo modelo de pronóstico para estimar y pronosticar el número de casos confirmados de COVID-19 en los próximos diez días, basado en los casos previamente confirmados registrados en China. El modelo propuesto es un sistema de inferencia neuro-fuzzy adaptable mejorado (ANFIS) utilizando un algoritmo de polinización de flores mejorado (FPA) utilizando el algoritmo de enjambre de salp (SSA). En general, SSA se emplea para mejorar el FPA para evitar sus inconvenientes (es decir, quedar atrapado en la optima local). La idea principal del modelo propuesto, llamado FPASSA-ANFIS, es mejorar el rendimiento del ANFIS mediante la determinación de los parámetros del ANFIS utilizando FPASSA. El modelo FPASSA-ANFIS se evalúa utilizando los datos oficiales de la Organización Mundial de la Salud (OMS) del brote del COVID-19 para predecir los casos Más aún, el modelo FPASSA-ANFIS se compara con varios modelos existentes, y mostró un mejor rendimiento en términos de Error del porcentaje absoluto medio (MAPE), Error relativo cuadrado medio de la raíz (RMSRE), Error relativo cuadrado medio de la raíz (RMSRE), coeficiente de determinación ( R 2) y tiempo de computación. Además, probamos el modelo propuesto utilizando dos conjuntos de datos diferentes de casos confirmados de gripe semanal en dos países, a saber, EE.UU. y China. Los resultados también mostraron buenos resultados. Texto: Una gran familia de virus, llamados coronavirus, son patógenos severos para los seres humanos, que infectan enfermedades respiratorias, hepáticas, gastrointestinales y neurológicas. Se distribuyen entre humanos, aves, ganado, ratones, murciélagos y otros animales salvajes [1] [2] [3]. Los brotes de dos coronavirus anteriores, SARS-CoV y MERS-CoV en 2003 y 2012, respectivamente, han aprobado la transmisión de animales a animales y humanos a humanos [4]. En diciembre de 2019, la Organización Mundial de la Salud (OMS) recibió notificaciones de China para muchos casos de enfermedades respiratorias que estaban relacionadas con algunas personas que habían visitado un mercado de mariscos en Wuhan [5]. Actualmente, la ciudad de Wuhan sufre de la propagación de un nuevo coronavirus, llamado COVID-19 (anteriormente, se llamaba 2019-nCoV). En [6], los autores concluyeron que COVID-19 probablemente se originó en murciélagos, porque es más similar a dos cepas de coronavirus derivadas de murciélagos. Sin embargo, la fuente del COVID-19 no está confirmada todavía, y sus comunidades, Hong Kong y Toronto, fueron 1,2 y 1.32, respectivamente. Ong et al. [20] propuso un modelo de monitoreo y pronóstico para la gripe A (H1N1-2009). Además, Nah et al. [21] propusieron un modelo basado en la probabilidad para predecir la propagación del MERS. El Sistema de Inferencia Neuro Fuzzy Adaptativo (ANFIS) [22] se aplica ampliamente en la predicción de series temporales y problemas de pronóstico, y mostró un buen rendimiento en muchas aplicaciones existentes. Ofrece flexibilidad para determinar la no linealidad en los datos de las series temporales, así como para combinar las propiedades de las redes neuronales artificiales (ANN) y los sistemas lógicos borrosos. Se ha aplicado en diversas aplicaciones de pronóstico, por ejemplo, en [23], se propuso un modelo de pronóstico de precios de existencias utilizando ANFIS y descomposición del modo empírico. Chen et al. [24] propusieron un modelo de pronóstico de series temporales TAIEX basado en un híbrido de ANFIS y promedio ponderado ordenado ( En [25], se presentó otro método de pronóstico de series temporales para los precios de la electricidad basado en ANFIS. Svalina y otros [26] propusieron un modelo de pronóstico basado en ANFIS para índices de precios cercanos para un mercado de valores durante cinco días. Ekici y Aksoy [27] presentaron un modelo de pronóstico del consumo de energía en edificios basado en ANFIS. Más aún, ANFIS también se aplica para predecir cargas eléctricas [28]. Kumar y otros [29] propusieron un modelo basado en ANFIS para pronosticar productos de retorno. Ho y Tsai [30] aplicaron ANFIS para pronosticar el rendimiento del desarrollo del producto. Sin embargo, estimar los parámetros de ANFIS es un reto que debe mejorarse. Por lo tanto, en estudios anteriores se han aplicado algunos métodos de inteligencia enjambres individuales (SI) a los parámetros de ANFIS para mejorar Los métodos SI incluyen la optimización del enjambre de partículas (PSO) [31, 32], la optimización del aspersor social [33], el algoritmo sine-cosine (SCA) [34], y el optimizador multiverso (MVO) [35]. Por ejemplo, en [34] se aplicó el algoritmo SCA para mejorar el modelo ANFIS para pronosticar el consumo de petróleo en tres países, a saber, Canadá, Alemania y Japón. En el mismo contexto, en [35], el algoritmo MVO se utilizó para mejorar el modelo ANFIS para pronosticar el consumo de petróleo en dos países. Además, en [36] se utilizó el PSO con ANFIS para predecir el rendimiento del biocarburante. Sin embargo, los algoritmos SI individuales pueden almacenarse en optima local. Por lo tanto, una solución es aplicar algoritmos SI híbridos para evitar este problema. En [37], se presentó un híbrido de dos algoritmos SI, a saber, GA y SSA, para mejorar el modelo ANFIS. Se aplicó el nuevo modelo propuesto llamado GA-SSA-ANFIS para predecir los precios del crudo para los datos de las series temporales a largo plazo. Sin embargo, los métodos mencionados anteriormente sufren algunas limitaciones que pueden afectar el rendimiento de la producción de pronósticos, como la lenta convergencia y la capacidad de equilibrar entre las fases de exploración y explotación pueden influir en la calidad de la producción final. Esto nos motivó a proponer un método de pronóstico alternativo dependiente del concepto de hibridación. Este concepto evita las limitaciones de las técnicas tradicionales de SI combinando las fortalezas de diferentes técnicas, y produce nuevas técnicas de SI que son mejores que las tradicionales. En el estudio actual, proponemos un modelo ANFIS mejorado basado en un algoritmo de polinización de flores modificado (FPA) utilizando el algoritmo de enjambre El FPA es un algoritmo de optimización propuesto por Yang [38], que se inspiró en el proceso de polinización de flujo de las plantas de floración. El FPA fue empleado en varias aplicaciones de optimización, por ejemplo para estimar el parámetro solar PV [39, 40], resolviendo rompecabezas sudoku [42], selección de características [42], diseño de antena [43], y otras aplicaciones [44] [45] [46] [47]. Además, SSA es también un algoritmo de optimización propuesto por Mirjali et al. [48] inspirado en el comportamiento de las cadenas de salp. En los últimos años, el SSA fue utilizado para resolver diferentes problemas de optimización, como la selección de características [49, 50], clasificación de datos [51], segmentación de imágenes [52], y otros [53, 54]. El método propuesto llamado FPASSA es un híbrido de FPA y SSA, en el que se aplica el SSA como método de búsqueda local para FPA. La propuesta de FPASSA comienza por recibir el conjunto de datos históricos COVID-19. Luego se genera un conjunto de soluciones donde cada una de ellas representa el valor para los parámetros del modelo ANFIS. Entonces la calidad de cada solución se calcula utilizando el valor de aptitud, y la solución que tiene el mejor valor de aptitud se elige para representar la mejor solución. Luego se calcula la probabilidad de cada solución. Luego se actualiza la solución actual, ya sea utilizando la estrategia global o local en FPA. Sin embargo, en el caso de la estrategia local, los operadores de SSA o FPA se utilizarán según la probabilidad del valor de aptitud para cada solución. El proceso de actualización de las soluciones se repite hasta llegar a la condición de parada, y se utilizan las mejores configuraciones Los principales puntos de contribución del presente estudio son los siguientes:1. Proponemos un modelo de pronóstico eficiente para predecir los casos confirmados del COVID-19 en China para los próximos diez días basados en casos confirmados previamente. Se propone un modelo ANFIS mejorado utilizando un algoritmo FPA modificado, utilizando SSA. Comparamos el modelo propuesto con el ANFIS original y los modelos ANFIS modificados existentes, como PSO, GA, ABC y FPA. El resto de este estudio se organiza de la siguiente manera. Los preliminares de ANFIS, FPA y SSA se describen en la Sección 2. La Sección 3 presenta la propuesta FPASSA, y la Sección 4 presenta la configuración experimental y los resultados. Concluimos este estudio en la Sección 5. Los principios del ANFIS se dan en esta sección. El modelo ANFIS vincula la lógica difusa y las redes neuronales [22]. Genera un mapeo entre la entrada y la salida mediante la aplicación de reglas IF-THEN (también se llama modelo de inferencia Takagi-Sugeno). La Figura 1 ilustra el modelo ANFIS donde, y y x definen las entradas a la Capa 1 mientras que, O 1i es su salida de nodo i que se calcula de la siguiente manera:donde μ denota las funciones generalizadas de membresía gaussiana. A i y B i definen los valores de membresía de μ. α i y La salida de la Capa 2 (también se conoce como la fuerza de disparo de una regla) se calcula de la siguiente manera:Mientras tanto, la salida de la Capa 3 (también se conoce como la fuerza de disparo normalizada) se calcula de la siguiente manera:La salida de la Capa 4 (también se conoce como un nodo adaptativo) se calcula de la siguiente manera:donde r i, q i y p i definen los parámetros consiguientes del nodo i. La Capa 5 contiene sólo un nodo; su salida se calcula como:El algoritmo de polinización de flores es un método de optimización propuesto por Yang [38]. Simula la transferencia de polen de flores por polinizadores en la naturaleza.Este algoritmo utiliza los dos tipos de polinización (es decir, auto-polación y polinización cruzada).En la auto-polación, la polinización ocurre sin polinizadores, mientras que en la polin En más detalle, la polinización se puede representar como una polinización local, mientras que la polinización cruzada se puede llamar polinización global. La polinización global o polinización cruzada se puede formar matemáticamente de la siguiente manera:donde x t i define el polen i en iteración t. L denota la fuerza de la polinización o el tamaño del escalón. F * es la posición objetivo o la mejor solución.En algunos casos, los insectos pueden volar con diferentes pasos de distancia durante un espacio largo; por lo tanto, la distribución de la mosca Levy se aplica para simular este movimiento.donde x t i y x k i representan polenes de diferentes flores en la misma planta. en el rango [0,1] El proceso de polinización se puede hacer usando polinización cruzada o autopolinización. Por lo tanto, la variable aleatoria p, en el rango [0,1], se utiliza para determinar este proceso. SSA es una técnica de optimización introducida por [48]. Simula el comportamiento de las Salps en la naturaleza. Este comportamiento se llama cadena salp. El modelo matemático de SSA comienza por férula su población en un grupo de líderes y grupos de seguidores. El líder es la salp frontal, mientras que, los seguidores son las otras salps. El espacio de búsqueda se determina en n-dimensiones con n variables. Ecuación (10) trabaja para actualizar las posiciones de las salps. donde x 1 j denota la posición del líder en j-th dimension. F j es la posición objetivo. ub j y lb j representan los límites máximo y min, respectivamente c 2 y c 3 denotan números aleatorios en [0, 1]. c 1 es un parámetro importante; se equilibra entre las fases de exploración y explotación. Se calcula de la siguiente manera:donde el número de bucle actual es t y el número de bucle máximo es t max. Entonces, la posición de los seguidores se actualiza de la siguiente manera:donde x i j define la posición i-ésima del seguidor en la dimensión j-th. i > 1. Esta sección explica el método propuesto de FPASSA-ANFIS. Es un método de series temporales para predecir los casos confirmados del COVID-19, como se indica en la Figura 2. El FPASSA-ANFIS utiliza el FPA mejorado para entrenar el modelo ANFIS optimizando sus parámetros. El FPASSA-ANFIS contiene cinco capas como el modelo clásico de ANFIS. La capa 1 contiene las variables de entrada ( En la fase de aprendizaje, se utiliza el FPASSA para seleccionar los mejores pesos entre la Capa 4 y la Capa 5. El FPASSA-ANFIS comienza por formatear los datos de entrada en forma de serie temporal. En nuestro caso, se consideró la función de autocorrelación (ACF). ACF es uno de los métodos aplicados para encontrar patrones en los datos; presenta información sobre la correlación entre puntos separados por varios lapsos de tiempo. Por lo tanto, en este artículo se consideran las variables con ACF mayores de 0,2, es decir, 5-lags. Además, los datos de entrenamiento contienen el 75% de los conjuntos de datos, mientras que los datos de prueba contienen el 25% de ellos. El número de clusters se define por el método fuzzy c-mean (FCM) para construir el modelo ANFIS. Los parámetros del modelo ANFIS son preparados por el algoritmo FPASSA. En la fase de entrenamiento, el error de cálculo (como en la Ecuación (13)) entre los datos reales y los datos predichos se utiliza para evaluar la calidad de los parámetros. donde T es los datos reales, y P es los datos predichos. N s es la longitud de la muestra. Los valores más pequeños de la función objetiva indican el parámetro bueno de ANFIS. Por otro lado, se aplica la fase de actualización de las posiciones de los seguidores en el algoritmo SSA para mejorar la fase de polinización global en el algoritmo FPA. En esta mejora, hay una variable aleatoria (r) utilizada para cambiar entre ambas fases. Si se utiliza r > 0,5, entonces se utilizan los operadores del SSA; de lo contrario, se utilizan los operadores del FPA. En general, el FPASS comienza por construir la población (X); después, se calcula la función objetiva para cada solución. La solución con Esta secuencia se repite hasta cumplir con la condición de parada, que en este artículo es el número máximo de iteraciones. Luego se pasa la mejor solución para entrenar los parámetros del modelo ANFIS. Después de terminar la fase de entrenamiento, la fase de prueba se inicia con la mejor solución para calcular la salida final. El rendimiento del método propuesto se evalúa comparando los datos reales con los datos predichos utilizando las medidas de rendimiento. Finalmente, el FPASS produce un valor anticipado para casos confirmados de COVID-19 en China en el día siguiente. Los pasos de la FPASSA propuesta se presentan en Algoritmo 1. Entrada: Conjunto histórico de datos COVID-19, tamaño de la población N, número total de iteraciones t max. Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y pruebas. Utilizando el método de c-media fuzzy para determinar el número de funciones de membresía. Construyendo la red ANFIS. Devolver la mejor solución que representa la mejor configuración para ANFIS. Aplicar el conjunto de pruebas al mejor modelo ANFIS. Previsionar el COVID-19 para los próximos diez días. Esta sección presenta la descripción del conjunto de datos usados, las medidas de rendimiento, la configuración de parámetros para todos los métodos, los resultados del experimento y las discusiones. El conjunto de datos principales de este estudio es el conjunto de datos COVID-19. Se recogió del sitio web de la OMS (https: //www.who.int/emergencias/enfermedad/novel-coronavirus-2019/situación-reports/). Contiene los casos confirmados diariamente en China del 21 de enero de 2020 al 18 de febrero de 2020, como se muestra en la Tabla 1. Utilizamos el 75% del conjunto de datos para entrenar el modelo mientras que el resto se utiliza para probarlo. Además, evaluamos el rendimiento del El primero se llama DS1; fue recolectado de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC) (https://www.cdc.gov/flu/weekly/). Comienza a partir de la semana número 40 en 2015 y continúa hasta la semana número 6 en 2020. Mientras que el segundo se llama DS2. Se recogió del sitio web de la OMS (https://www.who.int/influenza). Contiene los datos de casos confirmados de gripe semanal en China desde la semana número 1 en 2016 hasta la semana número 8 en 2020. La calidad del método propuesto se evalúa utilizando un conjunto de métricas de rendimiento como sigue:• Error cuadrado medio raíz (RMSE): donde Yp y Y son los valores predichos y originales, respectivamente. • Error absoluto medio (MAE):• Error porcentual medio (MAPE):• Error relativo cuadrado medio raíz (RMSRE): s representa el tamaño • Coeficiente de Determinación (R 2): donde Y representa la media de Y. El valor más bajo de RMSE, MAE, MAPE y RMSRE se refiere al mejor método. El valor más alto de R 2 indica una mejor correlación para el método. Este artículo tiene como objetivo evaluar la capacidad de la FPASSA para predecir el COVID-19 comparando su desempeño con otros métodos, a saber, el ANFIS y los modelos entrenados de ANFIS utilizando PSO, GA, ABC, AFPA y FPASSA. El ajuste de parámetros para estos modelos se enumera en la Tabla 2. Los parámetros comunes, como el tamaño de la población, se establecen en 25 y 100 iteraciones. Además, cada algoritmo se realiza para 30 carreras independientes a comparaciones justas. Los parámetros seleccionados son elegidos porque produjeron un buen comportamiento en experimentos anteriores, tales como [34, 35, 55, 56] Parámetros AjusteMax. épocas = 100, Objetivo de error = 0, Paso inicial = 0,01, Disminución de la tasa = 0,9, Tasa de aumento = 1. En esta sección se discute el desempeño de la propuesta de FSASA para predecir el DS1 y DS2. Se puede concluir a partir de la Tabla 3 que el rendimiento de FSASA superó a los métodos comparados en todas las medidas, mientras que el FPA se clasifica en segundo lugar. Los resultados de DS2 indican que el FPASS se clasifica en primer lugar en términos de RMSE, MAPE, R 2 y el tiempo de CPU. Mientras que, el PSO se clasifica en segundo lugar, seguido por el FPA, GA, entonces ABC. Estos resultados denotan que el método propuesto puede optimizar los parámetros del modelo ANFIS de manera efectiva y producir buenos resultados en términos de las medidas de desempeño. Resultados de comparación entre Se puede concluir que el FCASSA supera a otros modelos, por ejemplo, analizando los resultados de RMSE, MAE, MAPE, RMSRE y tiempo(s) de CPU, se puede observar que el FCASSA alcanza el menor valor entre los algoritmos de comparación, y esto indica la alta calidad del FCASSA. Mientras tanto, el FPA asigna el segundo rango, lo que proporciona mejores resultados que el resto de los métodos. Además, el valor de R 2 se refiere a la alta correlación entre la predicción obtenida por el método propuesto de FPASSA y el COVID-19 original, que tiene casi 0,97. Esto también se puede notar a partir de la Figura 3, que representa la formación de los algoritmos utilizando los datos históricos del COVID-19 así como sus valores de pronóstico para diez días. En el cuadro 5 se muestra el valor de previsión de los casos confirmados del COVID-19 en China de 19/2/2020 a 28/2/2020. De estos resultados, se puede observar que el brote alcanzará su nivel más alto el día 28/2/2020. El porcentaje medio del aumento durante el período previsto es del 10%, el porcentaje más alto es del 12% el 28/2/2020, y el porcentaje más bajo es del 8,7% el 19/2/2020. De los resultados anteriores, se puede concluir que el FPASS-ANFIS propuesto tiene una alta capacidad para pronosticar el conjunto de datos del COVID-19. Estos resultados evitan las limitaciones del ANFIS tradicional debido a la combinación con el método modificado del FAP. Además, los operadores del SSA se combinan con la estrategia local del AFP para mejorar su capacidad de explotación. Este artículo propone una versión modificada para el algoritmo de polinización de flores (FPA) utilizando el algoritmo de enjambre de salp (SSA). Esta versión modificada, llamada FPASSA, se aplica para mejorar el rendimiento del ANFIS a través de la determinación del valor óptimo para sus parámetros. El modelo desarrollado de FPASSA-ANFIS se aplica como una técnica de pronóstico para un coronavirus nuevo, llamado COVID-19, que fue descubierto en Wuhan, China a finales del año pasado y enero del año actual. El modelo propuesto de FPASSA-ANFIS tiene una alta capacidad para predecir el número de casos confirmados en diez días. Además, FPASSA-ANFIS supera a otros modelos de pronóstico en términos de RMSE, MAE, MAPE, RMSRE y R 2. Además, para evaluar el método propuesto se utilizaron dos conjuntos de datos de casos confirmados semanalmente de gripe en EE.UU. y China, y los resultados de la evaluación mostraron su buen desempeño.De acuerdo con los prometedores resultados obtenidos por la propuesta FPASSA-ANFIS, se puede aplicar en diferentes aplicaciones de pronóstico.
question: ¿Cómo se llama el modelo propuesto?
answers.text: FPASSA-ANFIS