स्वार्म इंटेलिजेंस और इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

अमूर्त

संयुक्त राज्य अमेरिका और कनाडा में कोविड-19 से दैनिक अस्पताल अधिभोग में कम आयामी अराजक आकर्षण

कार्लोस पेड्रो गोन्काल्वेस*

अराजकता सिद्धांत विधियों के महामारी विज्ञान अनुप्रयोग ने SARSCoV- 2 के महामारी विज्ञान डेटा में अराजक मार्करों के अस्तित्व को उजागर किया है, जिसमें सकारात्मक ल्यापुनोव घातांक वाले कम आयामी आकर्षक और एक गतिशीलता के साक्ष्य मार्कर शामिल हैं जो विभिन्न क्षेत्रों के लिए अराजकता की शुरुआत के करीब हैं। हम इन पिछले कार्यों का विस्तार करते हैं, संयुक्त राज्य अमेरिका (यूएसए) और कनाडा के COVID-19 दैनिक अस्पताल अधिभोग मामलों का तुलनात्मक अध्ययन करते हुए, अराजकता सिद्धांत, मशीन लर्निंग और टोपोलॉजिकल डेटा विश्लेषण विधियों के संयोजन को लागू करते हैं। दोनों देश COVID-19 अस्पताल में भर्ती होने के आंकड़ों के लिए कम आयामी अराजकता के मार्कर दिखाते हैं, इन आकर्षित करने वालों की पुनरावृत्ति संरचना का फायदा उठाने वाले अनुकूली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए उच्च पूर्वानुमान के साथ, 42 दिनों तक के पूर्वानुमान के लिए 95% से अधिक R ^{2 स्कोर के साथ।}