基于LSTM模型的新冠病情预测和影响因素分析

• 作者: 胡海文
• 来源期刊: 现代信息科技
• 关键词: COVID-19 影响因素 LSTM 感染数 死亡数
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 信息化应用|Information Application
• 页码范围: 91-94
• 页数: 4页
• 分类号: R318|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.07.024

摘要

筛选出对病情发展有重要影响的因素,对新增确诊人数和新增死亡人数做出预测.通过随机森林的特征重要性筛选出对疫情发展影响最大的因素,使用LSTM(Long Short Term Memory Network)建立预测模型.机场的繁忙程度对确诊人数影响最大,人口密度与死亡人数的关联性最大.美国地区的人口密度和机场交通情况对感染人数影响较大,从而影响年龄在80岁以上老人的死亡率,但分析结果显示美国疫情发展已基本趋于稳中下降的态势.