Advertisement

利用LSTM神经网络构建了国内COVID-19疫情情况的模型。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过运用Python的Keras包，您可以搭建一个长短期记忆网络（LSTM）模型（请务必先自行安装Keras包）。随后，利用疫情爆发前的连续七天的数据作为训练集，构建并训练LSTM神经网络，从而实现对未来疫情趋势的预测。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于LSTM神经网络的中国境内COVID-19疫情建模分析
    优质
    本研究采用长短期记忆（LSTM）神经网络对中国境内新冠疫情进行建模和预测，旨在深入理解病毒传播规律并为防控策略提供科学依据。 使用Python的Keras包来构建LSTM模型（请先安装Keras包），用疫情前七天的数据作为训练集，通过LSTM神经网络实现对疫情的预测。
     
  • 基于LSTM和GA-BP神经网络模型的疫情趋势预测分析
    优质
    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。
     
  • 电晕疫情：基于贝叶斯方法的COVID-19预测模型
    优质
    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。
     
  • 全球COVID-19疫情数据分析可视化
    优质
    本项目通过收集和分析全球新冠疫情数据，采用先进的可视化技术呈现疫情发展趋势与影响，助力公众及决策者理解并应对疫情挑战。 1. 理解数据可视化的绘图方法。 2. 掌握Tableau的可视化步骤、原理和效果。 3. 掌握Tableau仪表板的使用。
     
  • Covid-CXR：利用神经网络模型根据存在特征对胸部X光片进行COVID-19分类
    优质
    Covid-CXR项目采用先进的神经网络模型，专注于分析胸部X光图像中的特定特征，以实现对新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的精准诊断和分类。 该项目的目标有三个方面：（1）开发一种机器学习算法来区分COVID-19阳性个体的胸部X射线与其他类型的胸部影像；（2）促进模式发现；以及（3）构建一个更健壮且可扩展的基础架构，用于训练各种类型数据上的机器学习模型，以帮助全球应对COVID-19。我们希望吸引机器学习从业者和医疗保健专业人士贡献他们的专业知识来参与此项目。如果您有兴趣提供支持或通过共享数据的方式加入，请联系我们；否则，您可以自由地尝试这个仓库中的代码库。 最初由加拿大伦敦市的市政人工智能应用实验室的Blake VanBerlo开发了模型，并且该模型已经在包含标记为COVID-19感染呈阳性的X射线、正常胸部影像以及描述其他肺炎证据的影像的数据集上进行了训练。目前，我们使用可解释性方法（如LIME）来帮助理解这些模型的工作原理。 该项目需要更多专家的知识和贡献以进一步发展和完善。
     
  • 构建神经网络模型
    优质
    构建神经网络模型是指设计和训练人工神经网络的过程，用于模拟人脑处理信息的方式，解决复杂的数据分析与预测问题。 神经网络算法的构建具有广泛的应用，并且内容详尽，包含实例分析，有助于数学建模。
     
  • CS291K：利用CNN和LSTM神经网络组合模型进行Twitter数据的情感分析
    优质
    本课程项目运用卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合的方法，深入挖掘并分析Twitter上的用户情绪，通过先进算法捕捉语言背后的情感动态。 该项目旨在扩展我们之前使用简单的前馈神经网络进行情绪分析的工作，并尝试利用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型来对Twitter数据进行情感分析。 安装依赖关系，请运行命令： ``` sudo -H pip install -r requirements.txt ``` 执行代码时，首先在`train.py`文件中更改变量MODEL_TO_RUN为0或1。选择如下选项之一： - 0：使用CNN-LSTM模型。 - 1：使用LSTM-CNN模型。 此外，可以根据需要调整其他参数（如batch大小等）。
     
  • 新冠疫情预测代码及数据集 (COVID-19 prediction.zip)
    优质
    本资源包包含用于预测新冠疫情发展趋势的相关代码和历史数据集，适用于数据分析与模型构建。 COVID-19新冠疫情预测代码（含数据集）包含在文件COVID-19 prediction.zip中。
     
  • COVID-19全球疫情分析源码与数据集.zip
    优质
    本资源包包含用于分析COVID-19全球疫情的数据集和源代码，适用于研究、建模及教学用途，帮助用户深入理解病毒传播趋势。 COVID-19世界疫情分析源代码及数据集主要包括疫情数据的获取、预处理以及数据分析可视化。使用的工具包括matplotlib和PyEcharts来绘制柱形图、折线图、地图、玫瑰图和动态条形图，并利用SIR模型对美国疫情数据进行模拟预测。
     
  • 基于神经网络的大学生就业情况预测模型.pdf
    优质
    本文构建了一个利用神经网络技术来预测大学生就业状况的数学模型，旨在为高校教育改革及学生职业规划提供数据支持和参考。 大学生就业情况的神经网络预测模型探讨了利用神经网络技术对大学生就业情况进行预测的方法，并分析了相关数据以优化预测模型的效果。该研究旨在为教育机构、政府部门及企业提供有价值的参考，帮助他们更好地理解当前大学生就业市场的趋势与特点，从而制定出更加有效的政策和措施来促进毕业生顺利就业。