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基于深度回声状态网络的新型冠状病毒肺炎致死人数的预测

金学波  刘文杰  白玉廷  苏婷立  孔建磊  
【摘要】:新型冠状病毒肺炎(novel coronavirus pneumonia,COVID-19)对人们的生活造成了严重的影响,COVID-19具有高感染性,高变异性和高致病性,所以受到全世界的广泛注意。针对COVID-19致病率数据的非线性,不稳定性和随机性的特点,本文构建了基于回声状态网络(Echo State Network,ESN)的深度回声状态网络(Echo State Network Deep,Deep ESN)预测模型,对来源于约翰·霍普金斯大学团队收集的美国范围的COVID-19数据验证模型,仿真实验结果表明,Deep ESN相对于其他基准算法,在实际的COVID-19数据下具有更高的应用潜力。

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8 记者 崔爽;国内首个《间充质干细胞治疗新型冠状病毒肺炎专家共识》正式发布[N];科技日报;2021年
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