使用PyTorch进行新冠病例预测的LSTM模型实现

使用PyTorch进行新冠病例预测的LSTM模型实现

新冠病例的预测是当前全球范围内的重要任务之一。在本文中，我们将使用PyTorch框架和长短期记忆（LSTM）神经网络模型来预测新冠病例的发展趋势。LSTM是一种递归神经网络，特别适用于处理时序数据。

首先，我们需要准备数据。我们将使用历史的新冠病例数据作为输入，以预测未来某个时间点的病例数量。为了简化问题，我们假设输入数据包含一个单一的特征，即每日的病例数量。实际应用中，可以考虑更多的特征，如天气数据、政府政策等。

以下是使用PyTorch实现的新冠病例预测的LSTM模型的代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn