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基于LSTM模型的疫情趋势预测分析.zip

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简介：
本项目采用长短期记忆网络（LSTM）模型对疫情发展趋势进行预测分析，旨在通过历史数据建立数学模型以辅助公共卫生决策。 本段落探讨了基于LSTM神经网络模型的疫情发展趋势预测方法，并结合经典传染病动力学模型SEIR与LSTM进行实现。通过调整模型参数来模拟不同的干预措施，从而体现防控策略的重要性。同时，利用LSTM递归神经网络的时间序列预测算法对疫情的发展趋势进行了详细的分析和预测。

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  • 基于LSTM模型的疫情趋势预测分析.zip
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    本项目采用长短期记忆网络（LSTM）模型对疫情发展趋势进行预测分析，旨在通过历史数据建立数学模型以辅助公共卫生决策。 本段落探讨了基于LSTM神经网络模型的疫情发展趋势预测方法，并结合经典传染病动力学模型SEIR与LSTM进行实现。通过调整模型参数来模拟不同的干预措施，从而体现防控策略的重要性。同时，利用LSTM递归神经网络的时间序列预测算法对疫情的发展趋势进行了详细的分析和预测。
     
  • 基于LSTM和GA-BP神经网络模型的疫情趋势预测分析
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    本研究结合LSTM与遗传算法优化的BP神经网络，构建了高效疫情趋势预测模型，旨在提高预测精度与可靠性。 本研究构建了基于疫情时空分布特征的GA-BP神经网络预测模型，并利用LSTM递归神经网络的时间序列预测算法来分析疫情的发展趋势。数据收集时间为2020年1月23日至2020年4月30日，其中包括温度、湿度和风向等疫情时空分布特征的数据，这些数据来源于中国气象数据网“中国地面气候资料日值数据集（V3.0）”。本研究对于学习数据处理方法、数学建模思路以及格式等方面提供了较大的帮助。
     
  • 基于LSTM的股市发展趋势预测模型
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    本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的股市趋势预测模型。通过分析历史股价数据，该模型能够有效捕捉市场动态，并对未来的股票价格走势进行预测。 股票是人们进行金融投资的常见方式之一，如何在股市中获利成为许多投资者共同追求的目标。要在股票交易中获得收益，理解并预测股价走势至关重要。因此，对股票价格预测的研究受到了学术界和社会各界的高度关注。 然而，由于市场环境复杂多变，诸如国际形势、政策调整、行业动态以及市场情绪等因素都会影响到股价的波动，使得准确地预判股市走向变得异常困难。理论上讲，通过分析过去的价格数据可以推断出未来的趋势变化。但鉴于股票价格预测具有高度非线性的特性，这就要求所使用的模型具备处理复杂关系的能力。 考虑到时间序列数据分析的需求，循环神经网络（RNN）被广泛应用到这一领域中来。然而常规的RNN架构在面对长时间跨度的数据时表现不佳，尤其是在梯度消失或爆炸的情况下会导致训练困难的问题出现。为了解决这些问题，Hochreiter 和 Schmidhuber 提出了一种改进型的长短期记忆网络（LSTM）模型，在保留了原始 RNN 结构优点的同时克服了其在处理长期依赖性时存在的缺陷。
     
  • 运用SIR模型对疫情发展趋势进行拟合预测
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    本研究利用经典的SIR（易感-感染-移除）数学模型分析和模拟新冠疫情的发展趋势，并通过参数调整实现对未来疫情走势的有效预测。 采用SIR动力学模型进行疫情发展的拟合预测。这是一个使用SIR（易感者-感染者-康复者）动力学模型来分析疫情发展趋势的项目。该模型将人群分为三个类别：易感者(S)、感染者(I)和康复者(R)，并通过微分方程描述这三类人之间的动态变化关系。 在该项目中，我们利用已有的疫情数据对SIR模型的关键参数进行拟合计算，包括传播率和康复率等。之后，根据这些参数对未来疫情的发展趋势做出预测，并帮助评估疫情的传播风险以及制定防控策略。
     
  • 运用SIR模型进行疫情预测分析
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    本研究采用经典的SIR（易感-感染-移除）数学模型对新冠疫情传播趋势进行定量分析与预测，旨在为公共卫生决策提供科学依据。 我们通过线性SIR模型计算出封闭系统中的精确解，并得到累计病例数与时间的关系。利用该关系及实际的累计确诊病例数据进行拟合后，获得了传染率参数a、恢复系数b以及初始易感人数的估计值。基于这些参数和公开的历史数据，本段落提出的传染病动力学模型能够很好地模拟当前疫情的发展情况，并准确预测未来趋势。 此外，数据分析显示了各级政府防控措施的有效性及人们的防范意识对疫情发展的影响。根据我们的模拟结果，在加强宣传力度、增强隔离措施和个人卫生习惯的同时提高防护意识的情况下，可以显著延缓疫情的扩散并减少感染人数。
     
  • 利用SIR模型分析某市新型冠状病毒疫情发展趋势（MATLAB）
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    本研究运用SIR数学模型并借助MATLAB工具，深入探讨和预测某市新型冠状病毒疫情的发展趋势，为疫情防控策略提供科学依据。 以前写的课设使用了2020年6月到12月的数据，并包含代码和数据集。因为需要清理文档，所以上传了一份以作记录。
     
  • 基于LSTM模型的Python股票预测分析
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    本项目运用长短期记忆网络（LSTM）模型，在Python环境中进行股票价格预测分析。通过历史数据训练模型，旨在优化投资决策策略。 该资源是一个使用Python语言实现的基于长短期记忆网络（LSTM）的股票价格预测模型。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），非常适合处理和预测时间序列数据，如股票价格波动。此模型通过学习历史股票价格数据来尝试预测未来的价格走势。 主要特点包括： 1. **数据预处理**：使用Pandas等库进行数据清洗和格式化以适应LSTM模型的输入要求。 2. **特征选择**：选取对股价有显著影响的因素，如开盘价、收盘价、最高价、最低价及交易量作为预测依据。 3. **数据分割**：将原始数据集划分为训练集与测试集来分别用于模型训练和性能评估。 4. **LSTM网络构建**：利用TensorFlow或Keras等深度学习库搭建LSTM结构，包括定义网络架构、激活函数以及损失函数。 5. **模型训练**：通过反向传播算法及优化器（如Adam）进行训练，并以历史数据为输入调整权重来最小化预测误差。 6. **预测与评估**：运用经过充分训练的模型对未来股票价格做出预判，同时利用均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）等指标衡量其准确性。 7. **可视化展示**：借助Matplotlib等工具将实际和预测的价格趋势图直观地呈现出来。
     
  • 去趋势的预测算法分析
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    去趋势的预测算法分析主要探讨在时间序列数据中去除长期趋势后，利用各种机器学习和统计方法进行准确预测的研究与应用。该领域旨在提高模型对短期波动及模式识别的能力，广泛应用于金融市场、经济指标预测等领域。 去趋势后的均值一致性可以很好地应用于数据处理和统计分析。
     
  • 基于LSTM模型的时间序列预测分析
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    本研究运用长短期记忆网络（LSTM）对时间序列数据进行深入分析与预测，旨在提升模式识别准确度及未来趋势预测能力。 建立一个LSTM模型（包含一个隐藏层和一个全连接层），使用前三个历史数据来预测今天的数据（即时间窗口为3）。训练轮次设置为500，预测未来一期的准确率为99%。