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基于SIR变体与LSTM模型的Covid-19预测混合方法:SIR_LSTM

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简介：
本研究提出了一种结合改进型SIR模型和LSTM神经网络的混合模型（SIR_LSTM），用于精准预测Covid-19疫情发展趋势。 SIR_LSTM 是一种混合模型，结合了 SIR 变体和 LSTM 模型，用于预测 Covid-19 的发展情况。 不确定性量化工具箱：Chung、Youngseog 和 Neiswanger、Willie 等人（2020）提出了一种超越弹球损失的分位数方法来校准不确定性的量化。 CovsirPhy 开发团队（2020）开发了 CovsirPhy，这是一个使用 SIR 衍生的 ODE 模型进行 COVID-19 分析的 Python 软件包。

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  • 基于SIR变体与LSTM模型的Covid-19预测混合方法:SIR_LSTM
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    本研究提出了一种结合改进型SIR模型和LSTM神经网络的混合模型（SIR_LSTM），用于精准预测Covid-19疫情发展趋势。 SIR_LSTM 是一种混合模型，结合了 SIR 变体和 LSTM 模型，用于预测 Covid-19 的发展情况。 不确定性量化工具箱：Chung、Youngseog 和 Neiswanger、Willie 等人（2020）提出了一种超越弹球损失的分位数方法来校准不确定性的量化。 CovsirPhy 开发团队（2020）开发了 CovsirPhy，这是一个使用 SIR 衍生的 ODE 模型进行 COVID-19 分析的 Python 软件包。
     
  • 基于生存卷积模型的COVID-19预测方法
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    本研究提出了一种基于生存卷积模型的创新性方法，旨在更准确地预测COVID-19的发展趋势，为疫情防控提供科学依据。 冠状病毒疾病COVID-19在全球范围内造成了严重的健康危机。为了有效预测该疾病的传播趋势、评估遏制措施对感染率的影响，并进行跨国比较研究，现有的传染病建模方法如SEIR模型存在诸多局限性：依赖于许多难以验证的假设（例如基于过去的流感数据拟合），且在较长的时间跨度内预测效果不佳。 为解决这些问题，我们提出了一种新的生存卷积模型。该模型参数较少、能够处理未知患者零日期、潜伏期以及随时间变化的基本再生数等关键因素，从而提供更准确的疾病传播趋势预测能力，并评估各种缓解策略的效果。
     
  • 电晕疫情：基于贝叶斯方法的COVID-19预测模型
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    本文提出了一种利用贝叶斯统计方法构建的预测模型，旨在更准确地评估和预测COVID-19的发展趋势及影响。通过分析现有数据，该模型能够为公共卫生决策提供有力支持。 冠状病毒预测模型此仓库包含一个贝叶斯模型，该模型可用于分析和预测本地COVID-19大流行。 方法：这是一个具有随时间变化的接触率（β）的模型。Beta估计值受约束开始于R0的先前分配附近，并随着锁定和限制措施到位而允许其徘徊。先验被置于基于现有文献的动态参数上；未观察到的beta组件使用了一些信息性的先验，从而使模型保持稳定。 要生成澳大利亚数据的图表，请运行相应的Stan模型代码。 欢迎发表评论、反馈、问题和建议：可以通过在这里打开“问题”或“拉取请求”，或者通过邮件与我联系（jamie1212@gmail.com）的方式进行沟通。 当前结果： 这是最新生成的针对澳大利亚的数据预测。请记住，这里适用标准警告和谦虚建模的原则。“理解该图表的一种方法是‘以面值获取报告中的数据，并对病毒的行为方式做出合理的假设以及未来的前景如何？’” 贡献此回购遵循Google的标准开源条件；更多信息可参考相关文档。 请注意，上述信息已经根据要求去除了联系方式等私人信息。
     
  • 美国的Covid-19预测（covid-us-forecasts）
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    Covid-US-Forecasts提供针对美国COVID-19疫情的专业预测和分析，包括感染率、住院人数及疫苗接种趋势等数据，为公众与政策制定者提供决策参考。 该存储库旨在对美国的Covid-19进行预测并做出贡献。我们使用了一组模型来预测各州内的死亡人数，这些模型包括： - rt估计（EpiNow2）：位于models/rt目录下； - 作为案例卷积的死亡数估计（EpiNow2），位于models/deaths-conv-cases目录中； - 时间序列方法的平均集合，在models/timeseries目录内。 为了整合这些模型，我们采用了一种在特定视野和训练窗口范围内进行分位数回归的方法。最终预测结果是通过从scoringutils选择适当的评分规则来确定的。我们的团队每周都会对美国及选定州份未来一周内的累计死亡人数与事故相关死亡人数做出预测更新。 此外，对于更多正在进行的工作，请参见相应部分；其他国家或地区的Rt估算和预报信息也已在存储库中提供。本项目由伦敦卫生与热带医学院传染病数学建模中心的成员共同完成，包括山姆·雅培（@seabbs）及凯思·谢拉等贡献者。
     
  • 使用MATLAB绘制covid-19 SEIAR模型的拟合图形-covid-19-SEIAR
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    本项目利用MATLAB软件，构建并模拟了Covid-19疫情下的SEIAR（易感、暴露、感染、隔离、恢复）流行病学模型，并绘制相应的数据拟合图。 在MATLAB中使用拟合出的代码绘制图形需要先安装并克隆名为dataAndModelsCovid19的存储库。可以通过命令行输入`git clone https://github.com/gasilva/dataAndModelsCovid19.git`或通过GitHub桌面应用进行操作。 使用方法：直接在源.py文件中修改变量opt来选择不同的选项，如下： - `opt=0`: 显示所有图表 - `opt=1`: 绘制冠状病毒对数图 - `opt=2`: 逻辑模型预测 - `opt=3`: 增长率的柱状图显示 - `opt=4`: 对数图+柱状图组合显示 - `opt=5`: SEAIR-D模型 当`opt=0`时，可以选择要绘制在对数图表中的国家以分析增长率。所有国家都可用。 准备绘图数据： ```python country1=US country2=Italy country3=Brazil ``` 以上是使用MATLAB进行COVID-19数据分析和图形展示的基本步骤。
     
  • 基于LSTM的多变量预测模型
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    本研究提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)的多变量时间序列预测模型。该模型能够有效捕捉数据间的复杂依赖关系，适用于多种应用场景的数据预测与分析。 本程序利用TensorFlow构建一个简易的LSTM模型，用于多变量预测，并考虑了多个变量因子的影响。此外，还介绍了该程序的运行环境。
     
  • 基于CNN-LSTM混合架构的短期负荷预测方法
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的混合模型，用于电力系统的短期负荷预测。通过提取和学习时间序列中的时空特征，该方法显著提高了预测精度，为电网调度提供了有力支持。 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法探讨了利用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的技术框架进行电力系统中的短期负荷预测。这种组合能够有效捕捉时间序列数据的空间特征以及长期依赖关系，从而提高预测精度和可靠性。通过实验验证，该方法在多种场景下均表现出色，为智能电网的优化运行提供了有力支持。
     
  • 基于LSTM和XGBOOST混合模型的孕妇产后出血预测
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    本研究提出了一种结合LSTM与XGBoost的混合模型，用于精准预测孕妇产后出血情况，旨在提高产前护理质量及降低并发症风险。 产后大出血是全球孕妇死亡的主要原因之一，在我国更是位居首位。然而，提前判断产后出血的情况一直是医学上的难题。随着电子病历的普及以及机器学习与深度学习技术的进步，基于大数据的方法为预测产后出血提供了新的可能。 本段落提出了一种利用孕妇电子病历数据构建的混合模型来预测产后大出血的风险。该模型结合了长短期记忆网络（LSTM）和XGBoost算法的优势。实验结果显示，这种混合模型能够有效预测产后大出血情况，并可以为医生提供参考依据，帮助制定分娩时是否需要备血的决策方案。这将有助于降低产后出血导致的死亡率，具有重要的临床应用价值。
     
  • 基于LSTM的预测模型
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    本研究提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的预测模型，旨在提高序列数据预测准确性，适用于时间序列分析等领域。 采用LSTM神经网络可以基于时间线进行数据预测，包括股票价格随时间的变化预测以及多地天气温湿度的预测。本资源已经成功运行，用户只需替换data.csv等文件即可使用，操作简单易上手。
     
  • ARIMA与LSTM混合模型的MATLAB代码及corrcoef预测应用
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    本研究提出了一种结合ARIMA和LSTM优点的混合模型，并提供了MATLAB实现代码。通过使用corrcoef函数评估预测准确性，展示了该方法在时间序列预测中的有效性。 我们使用ARIMA-LSTM混合模型来预测两种资产的未来价格相关系数，并已将论文草稿上传。我愿意对我的工作发表任何评论，请通过电子邮件与我联系；我会非常感激您的反馈。 在投资组合优化中，准确地预测未来时间段内两种资产的价格相关性至关重要。我们利用LSTM循环神经网络（RNN）来预测两只个股的股价相关系数。这种模型能够理解时间序列中的依赖关系，并且使用LSTM单元增强了其长期预测能力。为了同时捕捉线性和非线性的特征，在我们的模型中还引入了ARIMA模型，该模型可以过滤数据中的线性趋势并将残差传递给LSTM部分。 我们对ARIMA-LSTM混合模型进行了实证测试，将其与其他传统金融预测方法（如完整历史法、恒定相关法、单指数平滑法和多组分组合法）进行比较。结果显示，在所有对比的财务模型中，我们的ARIMA-LSTM模型表现出更高的预测准确度。 这项研究表明了使用ARIMA-LSTM混合模型来预测投资组合优化中的价格相关系数是值得考虑的选择。