Time-Series Forecasting is a powerful data modeling discipline that analyzes historical observations to predict future values of a time-series. It has been utilized in numerous applications, including but not limited to economics, meteorology, and health. In this paper, we use time-series forecasting techniques to model and predict the future incidence of chickenpox. To achieve this, we implement and simulate multiple models and data preprocessing techniques on a Hungary-collected dataset. We demonstrate that the LSTM model outperforms all other models in the vast majority of the experiments in terms of county-level forecasting, whereas the SARIMAX model performs best at the national level. We also demonstrate that the performance of the traditional data preprocessing method is inferior to that of the data preprocessing method that we have proposed.


翻译:时间序列预测是一个强大的数据模型学科,它分析历史观察,预测一个时间序列的未来值,它被用于许多应用,包括但不限于经济学、气象学和健康。在本文中,我们使用时间序列预测技术来模拟和预测未来天花的发生率。为此,我们在匈牙利收集的数据集中采用和模拟多种模型和数据处理技术。我们证明LSTM模型在县一级预测方面优于绝大多数实验中的所有其他模型,而SARIMAX模型则在国家一级表现最佳。我们还表明,传统的数据预处理方法的性能低于我们提议的数据处理预处理方法的性能。

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