Université Blida 1

Analyse d'un modèle de régression linéaire pour la prédiction des cas COVID-19

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dc.contributor.author Boudouani, Lilia
dc.contributor.author Gacem, Rania
dc.date.accessioned 2021-03-04T09:15:33Z
dc.date.available 2021-03-04T09:15:33Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10306
dc.description 4.621.1.905 ;68 p ; illustré fr_FR
dc.description.abstract Cette étude a comme objectif de prédire une série chronologique des futurs totaux cumulatifs des cas de COVID-19, à l’aide des caractéristiques tels l’emplacement géographique et le nombre de pays/régions, mises à l’analyse et le traitement par le langage de programmation Python. Le modèle de prédiction déploie les techniques d’apprentissage automatique, de régression linéaire, et de machine à vecteurs de support sur une base de données récoltée dans le monde entier. Le résultat illustre une tendance ascendante pour un bilan de dix jours mais prend deux chemins distincts en examinant la conformité des cas prédits aux cas réels d’aujourd’hui. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Blida1 fr_FR
dc.subject Pandémie ; nouveau coronavirus ; SVR ; COVID-19 ; méthodes d’apprentissage automatique ; analyse de séries chronologiques. fr_FR
dc.title Analyse d'un modèle de régression linéaire pour la prédiction des cas COVID-19 fr_FR


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