AНАЛИЗА ФАКТОРА И ПРЕДИКЦИЈА СТОПЕ САМОУБИСТАВА ПО ДРЖАВАМА БАЗИРАНО НА МОДЕЛИМА ДУБОКОГ УЧЕЊА
Ključne reči:
временске серије, рекурентне неуронске мреже, LSTM, регресија
Apstrakt
Самоубиство је један од водећих узрока смрти у свијету, што је изузетно забрињавајуће. У овом раду се примјеном техника вјештачке интелигенције врши анализа фактора који утичу на самоубиства, као и предикција стопе самоубиства за различите групације људи. Са тим циљем прикупљено је више скупова података који садрже различите факторе који могу утицати на стопу самоубиства у држави, како би се испитао њихов значај. Примери анализираних фактора су држава, пол, старосна група, година и коефицијент незапослености. Над претпроцесираним подацима испробана су два приступа: (1) класичан приступ (који обухвата више различитих регресионих модела) и (2) и приступ базиран на временским серијама (где се користи LSTM мрежа).
Reference
[1] Ferretti, Fabio & Coluccia, Anna. (2009). Socio-economic factors and suicide rates in European Union countries. Legal medicine (Tokyo, Japan). 11 Suppl 1. S92-4. 10.1016/j.legalmed.2009.01.014.
[2] J. D. Ribeiro, J. C. Franklin, K. R. Fox, K. H. Bentley, E. M. Kleiman, B. P. Chang, and M. K. Nock, “Self-Injurious Thoughts and Behaviors as Risk Factors for Future Suicide Ideation, Attempts, and Death: a Meta-Analysis of Longitudinal Studies,” Psychological Medicine, vol. 46, no. 2, pp. 225–236, 2016. DOI: 10.1017/S0033291715001804
[3] Imran Amin, Sobia Syed, Prediction of Suicide Causes in India using Machine Learning, Journal of Independent Studies and Research (JISR), Volume 15, Issue No 2, 2017.
[4] Jhansi lakshmi Durga Nunna, Akila Rani M., B. V. Ram Kumar, Design of Machine Learning based Suicide Rate Prediction System, International Journal of Scientific Research and Review, Volume 8, Issue 4, 2019
[5] Qiang Jiang, Chenglin Tang, Stock price forecast based on LSTM neural network, International Conference on Management Science and Engineering Management, Springer, pp.393-408, 2018.
[6] https://www.kaggle.com/russellyates88/suicide-rates-overview-1985-to-2016
[7] https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators
[8] https://www.kaggle.com/psterk/income-inequality?select=gini.csv
[9] https://ourworldindata.org/marriages-and-divorces
[2] J. D. Ribeiro, J. C. Franklin, K. R. Fox, K. H. Bentley, E. M. Kleiman, B. P. Chang, and M. K. Nock, “Self-Injurious Thoughts and Behaviors as Risk Factors for Future Suicide Ideation, Attempts, and Death: a Meta-Analysis of Longitudinal Studies,” Psychological Medicine, vol. 46, no. 2, pp. 225–236, 2016. DOI: 10.1017/S0033291715001804
[3] Imran Amin, Sobia Syed, Prediction of Suicide Causes in India using Machine Learning, Journal of Independent Studies and Research (JISR), Volume 15, Issue No 2, 2017.
[4] Jhansi lakshmi Durga Nunna, Akila Rani M., B. V. Ram Kumar, Design of Machine Learning based Suicide Rate Prediction System, International Journal of Scientific Research and Review, Volume 8, Issue 4, 2019
[5] Qiang Jiang, Chenglin Tang, Stock price forecast based on LSTM neural network, International Conference on Management Science and Engineering Management, Springer, pp.393-408, 2018.
[6] https://www.kaggle.com/russellyates88/suicide-rates-overview-1985-to-2016
[7] https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators
[8] https://www.kaggle.com/psterk/income-inequality?select=gini.csv
[9] https://ourworldindata.org/marriages-and-divorces
Objavljeno
2022-11-05
Sekcija
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo