基于BiGRU-Attention网络的新型冠状病毒肺炎疫情预测

作者：耿浩; 孙佳华; 李艺; 魏永长

来源：武汉科技大学学报, 2022, 45(01): 75-80.

DOI：10.3969/j.issn.1674-3644.2022.01.011

• 新型冠状病毒肺炎
• 疫情预测
• 双向门控循环单元
• 注意力机制
• 预测精度

对新型冠状病毒肺炎疫情的准确预测能为疫情防控政策的制定提供重要依据,为此提出基于双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention Mechanism)的预测模型。考虑到新冠肺炎每日新增确诊人数的时序特性和非线性,采用了一种BiGRU网络,以减小计算代价并充分利用前、后向数据信息;同时引入注意力机制解决信息过载问题,以提高计算效率和预测精度。最后,通过英国和美国在2020年1月22日至2021年3月21日期间的每日新冠肺炎新增确诊病例数据集验证了所提方法的有效性。

• 单位
  中南财经政法大学; 武汉科技大学