【GMDH】基于BILSTM, GMDH和遗传神经网络实现COVID数量的回归预测附matlab代码
1简介一般情况,学者们采用人工智能,数学建模等方式预测COVID-19的传播.然而有的数学模型,其理论推导过程复杂且专业性强,不易理解和推广;有些数学模型需要提前估计参数,在参数确定环节就会引起一定的失真;在统计数据集时,学者们都更偏爱以当日报道的确诊总人数为子集.文章以每日报道的新增确诊人数为子集,基于大量的实时动态变化数据,不需要流行病学方面的专业知识,分别以BILSTM,GMDH和遗传神经网