【深度学习】LSTM神经网络解决COVID-19预测问题

文章目录
1 概述
2 数据分析
3 SIR模型和LSTM网络的对比
4 LSTM神经网络的建立
5 参考

1 概述

我们将SIR传播模型和LSTM长短时记忆神经网络的预测效果做了对比。由于新型冠状病毒具有1-24天潜伏期的特点，SIR模型预测效果并不理想，所以最终选用LSTM长短时记忆神经网络并对LSTM神经网络进行训练和检验。数据来源于约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心发布在GitHub上的COVID-19数据库中的疫情发展时间序列（截止到2020年5月31日），基于问题一得出的世界范围内不同国家的五个分类等级，分别对这五个分类等级中的每个等级中随机一个国家的确诊病例数增长量做了预测，训练数据和测试数据比例为7/3，最终网络精确度较高，训练集和测试集的loss较低。

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