采用经典传染病动力学模型SEIR和LSTM神经网络实现新冠状病毒肺炎预测

采用经典传染病动力学模型SEIR和LSTM神经网络实现新冠状病毒肺炎预测

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/qq1744828575/article/details/139233677

随着新冠状病毒肺炎（COVID-19）的爆发和全球蔓延，准确预测疫情的发展趋势对于政策制定、资源调配和公众健康至关重要。本文介绍了一个结合经典传染病动力学模型SEIR和现代时间序列预测模型LSTM神经网络的预测系统，该系统能够实时引入最新的疫情数据，包括新增确诊病例、康复病例、死亡病例等，并综合考虑当地的温度、湿度、防控措施等多种因素，提高预测的准确性。

一、项目简介

项目背景与意义

随着新冠状病毒肺炎（COVID-19）的爆发和全球蔓延，准确预测疫情的发展趋势对于政策制定、资源调配和公众健康至关重要。本项目旨在结合经典的传染病动力学模型SEIR（易感者-暴露者-感染者-康复者）和现代时间序列预测模型LSTM（长短期记忆网络）神经网络，构建一个高效、准确的新冠状病毒肺炎预测系统。

项目目标

• 建立预测模型：通过结合SEIR模型和LSTM神经网络，建立一个能够准确预测新冠状病毒肺炎疫情发展趋势的模型。
• 实时数据更新：系统能够实时引入最新的疫情数据，包括新增确诊病例、康复病例、死亡病例等。
• 多因素考虑：综合考虑当地的温度、湿度、防控措施等多种因素，提高预测的准确性。
• 政策支持：为政府制定和调整防疫政策提供数据支持和决策依据。

技术实现

• SEIR模型：SEIR模型是一种经典的传染病动力学模型，通过数学方式模拟疾病在人群中的传播过程。模型中S代表易感者，E代表暴露者，I代表感染者，R代表康复者。该模型考虑了疾病的潜伏期，即与感染者接触后的人并不会立即发病，而是经过一段时间的潜伏期后才成为感染者。
• LSTM神经网络：LSTM是一种特殊的循环神经网络，适用于处理和预测时间序列数据。在本项目中，LSTM被用来根据历史的疫情数据训练模型，以预测未来的病例数。LSTM可以捕捉到疫情发展的动态变化，从而提高预测的准确性。
• 结合方式：项目将SEIR模型与LSTM神经网络相结合，利用LSTM对SEIR模型中的参数进行动态调整。这种方法不仅可以考虑静态的疾病传播参数，还能捕捉到疫情发展的动态变化。

系统特点

• 准确性高：结合SEIR模型和LSTM神经网络，提高了预测的准确性。
• 可定制性强：系统支持自定义参数，适应不同地区和环境条件下的疫情预测。
• 实时更新：系统能够实时引入最新的疫情数据，确保预测结果的时效性和准确性。
• 易于部署：系统采用模块化设计，易于部署和维护。

应用前景

• 政策制定：为政府制定和调整防疫政策提供数据支持和决策依据。
• 资源调配：为医疗系统提供未来需求预测，帮助合理分配医疗资源。
• 学术研究：为科研人员提供工具，深入理解传染病的传播机制。
• 公众信息：提供透明的数据和预测结果，增强公众对疫情的认识和应对能力。

二、功能

采用经典传染病动力学模型SEIR和LSTM神经网络实现新冠状病毒肺炎预测

三、系统

四、总结

本项目采用经典传染病动力学模型SEIR和现代时间序列预测模型LSTM神经网络相结合的方式，构建了一个高效、准确的新冠状病毒肺炎预测系统。该系统不仅提高了预测的准确性，还具有较强的可定制性和实时更新能力。未来，我们将继续优化模型结构和算法，提高系统的性能和稳定性，并探索更多应用场景和商业模式。