Enhancing COVID‐19 Forecasting Accuracy in Malaysia Using a Hybrid ARIMA‐LSTM Model With Exogenous Variables: A Time‐Series Predictive Study

ABSTRACT Background Accurate forecasting of COVID‐19 cases is essential for effective public health planning and resource allocation. Traditional statistical and deep‐learning models often fail to jointly capture linear dynamics, nonlinear patterns, and exogenous drivers of disease transmission. Thi...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Al Mahmud, Kamarul Imran Musa, Firdaus Mohamad Hamzah, Zainab Mat Yudin Badrin, Mohamad Arif Awang Nawi
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Wiley 2026-06-01
Loạt:	Health Science Reports
Những chủ đề:	ARIMA COVID‐19 LSTM machine learning time series forecasting
Truy cập trực tuyến:	https://doi.org/10.1002/hsr2.72684
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!