مدخل إحصائي لتحليل النماذج الوبائية (دراسة تطبيقية) Statistical Approach to Analyze Epidemiological Models (Applied Study) | ||||
| المجلة المصرية للدراسات التجارية | ||||
| Volume 48, Issue 4, October 2024, Page 651-674 PDF (933.83 K) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/alat.2024.391380 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
| شيماء مصطفى عبد الرحيم مصطفى سرحان1; فاطمة علي عبد العاطي2; محمد مصطفى شهاب الدين3 | ||||
| 1المعيدة بقسم الإحصاء التطبيقي والتأمين كلية التجارة – جامعة المنصورة | ||||
| 2أستاذ الإحصاء التطبيقي كلية التجارة – جامعة المنصورة | ||||
| 3مدرس الإحصاء التطبيقي كلية التجارة – جامعة المنصورة | ||||
| Abstract | ||||
| المستخلص: تؤثر الأمراض المعدية في البداية على منطقة واحدة فقط وسرعان ما تنتشر في جميع أنحاد العالم، وقد تصبح في النهاية جائحة أو وباء كما حدث في وباء COVID – 19، وتعد المساهمة الأساسية لهذا البحث هي نمذجة الوباء في مصر، وكذلك القدرة على عمل تنبؤات بعدد حالات الإصابة والوفاة والشفاء في مصر على المدي طويل الأجل، من خلال استخدام أحد النماذج المتخصصة في النمذجة الوبائية وأحد نماذج التعلم العميق. فلقد أجري البحث لدراسة ديناميكيات الوباء في مصر باستخدام خوارزميات التعلم العميق والنماذج الوبائية، ومن بين العديد من خوارزميات التعلم العميق، استخدمنا خوارزمية الشبكة العصبية متعددة الطبقات Multi – Layer Perceptron (MLP)، والنموذج الوبائي Susceptible – Infected – Removed (SIR). وذلك لإظهار دور تلك النماذج في التنبؤ بتطور جائحة COVID-19 في مصر وتقدير الوقت اللازم لاختفائه، وأيضا لبيان التوزيع الوبائي له في مصر. استهدفت تلك الدراسة الوصول إلى نموذج مناسب للتنبؤ بوباء COVID – 19 في مصر، ولذلك تناولت الدراسة تطبيق نموذج SIR، ونموذج الشبكة العصبية متعددة الطبقات MLP، وتمت المقارنة بين تلك الأساليب باستخدام معايير قياس دقة التنبؤ، واتضح من خلالها أن نموذج MLP للتنبؤ بوباء COVID – 19 أكثر كفاءة من نموذج SIR. Abstract: Infectious diseases initially affect only one specific region, but they quickly spread to all parts of the world and may eventually become a pandemic or epidemic, as was the case with the COVID-19 pandemic. The primary contribution of this study is to model the epidemic in Egypt and to be able to make predictions about the number of infected, deaths, and recovered cases in Egypt over the long term. This was achieved by using a specialized epidemiological modeling model and a deep learning model. This study aimed to find a suitable model for predicting the evolution of COVID-19 epidemic in Egypt. Therefore, the study applied the following models in forecasting: The SIR epidemic model, and The Multi-Layer Perceptron (MLP) neural network model. Comparison between these models has been done to reach the best model that can be used in prediction. These methods were compared using prediction accuracy measures, and it was found that the MLP model for predicting the COVID-19 epidemic was more efficient than the SIR model. | ||||
| Keywords | ||||
| الكلمات المفتاحية: النمذجة الوبائية; نموذج SIR; الذكاء الاصطناعي; الشبكات العصبية الاصطناعية; نموذج MLP; وباءCOVID – 19; رقم التكاثر الأساسي; SIR model; Artificial Intelligence; Neural Networks; MLP Model; COVID-19 Epidemic; Basic Reproduction Number | ||||
|
Supplementary Files
|
||||
|
Statistics Article View: 234 PDF Download: 171 |
||||
