国際会計研究ジャーナル

概要

統計的多層パーセプトロンフィードフォワードニューラルネットワークを用いたインドネシアにおけるCOVID-19の感染者数の予測

ユユン・ヒダヤット、ディカ・スーリヤ・パンゲストス*

COVID-19は、2020年3月2日にインドネシアで初めて出現したことが確認されました。発生以来、インドネシアでのCOVID-19症例数の推移は増加し続けており、2021年5月29日までに、インドネシアでのCOVID-19の感染者数は1,809,926人、アクティブ症例数は99,690人に上っています。アクティブ症例とは、医療を必要とするCOVID-19患者を指し、病院の収容能力に直接関係しています。したがって、COVID-19のアクティブ症例数の予測は、注意を払うべき戦略的事項です。本研究では、アクティブ症例は多層パーセプトロン（MLP）を使用して予測されました。本研究で使用されたデータは、ジョンズホプキンス大学のシステム科学工学センター（CSSE）のCOVID-19データリポジトリから取得されました。このデータは、2020年1月10日から2021年5月29日までの期間におけるインドネシアのCOVID-19患者の陽性症例数、回復者数、死亡者数です。結果によると、2020年9月19日から2021年5月29日までの37週間のテスト期間において、学習率0.01の(7,10,2)MLPアーキテクチャを使用してアクティブ症例を予測すると、他のウィンドウ幅やアーキテクチャと比較して最も正確な予測結果が得られました。平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)は5.27%、平均二乗誤差(RMSE)は8849.01、平均絶対誤差(MAE)は5703.59です。この研究は、インドネシアのCOVID-19アクティブ症例の正確な予測に基づいて、今後2週間で病床容量を調整する準備をする政府にとって参考になります。