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首页 > 计算机应用与软件 > 基于Elman神经网络的COVID-19传播特性预测

基于Elman神经网络的COVID-19传播特性预测

PREDICTION OF COVID-19 TRANSMISSION CHARACTERISTICS BASED ON ELMAN NEURAL NETWORK

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摘要基于整个新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情发展过程中所呈现的特点,在有限的数据情况下,使用过去事件中新增感染人数、媒体宣传力度、政府隔离强度以及公共场所消毒程度等因素作为动态信息来训练El-man神经网络,用以学习COVID-19疫情发展情况,使得Elman神经网络掌握疫情的传播规律.通过模拟仿真,发现经过有效训练后的Elman神经网络具备对COVID-19传播发展的各个关键时间节点进行精准预测的能力,实验数据表明:预测的疫情发展时间关键节点与实际疫情发展情况基本吻合.

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作者 刘拥民 [1] 罗皓懿 [1] 胡珊 [2] 学术成果认领
作者单位 中南林业科技大学计算机与信息工程学院 湖南 长沙 410004 [1] 长沙市中心医院结核病诊疗中心 湖南 长沙 410004 [2]
关键词 Elman神经网络预测控制措施COVID-19
分类号 TP3
栏目名称
应用技术与研究
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2022.10.007
发布时间 2022-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（31870532） 湖南省自然科学基金项目（2021JJ31163） 湖南省教育科学十三五规划基金项目（XJK20BGD048）
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计算机应用与软件

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2022年39卷10期

42-48,140页

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