基于神经网络的COVID-19数据分析与预测

摘要：

文章针对新型冠状病毒(COVID-19)管控难以及疫情治理难等普遍性问题,对国内外疫情数据进行预处理并实现数据的可视化显示,然后通过时序分析方法中的趋势分析和突变分析识别,建立基于神经网络的数据分析模型——ANN模型和LSTM模型.通过训练模型展示出疫情相关结果,预测疫情发展趋势.其结果与实际趋势能够很好地对应起来,进一步验证了两种模型的有效性和实用性.

关键词：神经网络、数据预测、数据分析、COVID-19

所属期刊栏目：7

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：32-38