基于LSTM-SIR-EAKF的流感样病例预测OACSTPCD
Influenza-like Illness Prediction Based on LSTM-SIR-EAKF
探索基于机器学习模型与传染病模型的组合方法来预测流感趋势,为医疗机构提供意见方便做好预防措施.为了准确捕获流感样病例的时序特征,提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络、易感-感染-康复(SIR)模型和集合调整卡尔曼滤波(EAKF)的组合预测模型(LSTM-SIR-EAKF).首先,使用LSTM学习流感样病例的时序关系.其次,利用SIR模型模拟流感的传播过程.最后,EAKF对SIR模型生成的流感样病例预测值进行修正,得到最终流感预测值.实验结果…查看全部>>
The paper explores the combination method based on machine learning model and infectious disease model to predict influenza trend,and provides advice for medical institutions to take preventive measures.To precisely capture the temporal fea-tures of influenza-like illness(ILI),this paper proposes a combined prediction model(LSTM-SIR-EAKF)based on long and short-term memory(LSTM)neural networks,Suceptible-Infected-Recovered(SIR)model,and Ensemble Adjustment K…查看全部>>
李进;魏艳龙;薛红新;梁海坚
太原师范学院计算机科学与技术学院,山西 晋中 030619太原师范学院计算机科学与技术学院,山西 晋中 030619中北大学计算机科学与技术学院,山西 太原 030051中北大学计算机科学与技术学院,山西 太原 030051
计算机与自动化
流感预测长短期记忆网络易感-感染-康复模型集合调整卡尔曼滤波时间序列
ILI predictionLSTMSIRensemble adjustment Kalman filtertime series
《计算机与现代化》 2024 (9)
38-44,7
国家自然科学基金资助项目(62106238)山西省基础研究计划项目(202203021212185)山西省高等学校科技创新项目(2020L0283)
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