基于BILSTM、GMDH和遗传神经网络的COVID数量回归预测及其Matlab实现

基于BILSTM、GMDH和遗传神经网络的COVID数量回归预测及其Matlab实现

在新冠疫情肆虐的当下，了解病例数量的变化越来越重要。本文提出了一种基于BILSTM、GMDH和遗传神经网络的COVID数量回归预测模型，并使用Matlab进行实现。

1. 数据获取和预处理

我们使用Johns Hopkins University提供的全球COVID-19时间序列数据作为我们的病例数据来源。首先，我们对数据进行分析，包括探索性数据分析和数据可视化。然后，我们使用Python进行数据清洗和预处理，包括数据的平滑处理和归一化处理。

2. 模型构建

本文所提出的COVID数量回归预测模型由三个部分组成：BILSTM网络、GMDH网络和遗传神经网络。

BILSTM网络是一种循环神经网络，在处理时间序列数据方面有很好的效果。我们使用BILSTM网络来学习历史病例数量数据，并预测未来的病例数量。

GMDH网络是一种递归式神经网络，可以很好的挖掘数据中的非线性关系。我们使用GMDH网络来预测未来的病例数量。

遗传神经网络是一种结合了遗传算法和神经网络的模型，可以很好的优化网络结构和参数。我们使用遗传神经网络来优化BILSTM网络和GMDH网络的结构和参数。

3. 实验结果

我们使用Matlab进行模型的实现和实验。我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占70%，测试集占30%。使用训练集训练模型，然后使用测试集评估模型的预测性能。

实验结果显示，本文所提出的模型比其他常见的回归模型（如线性回归、支持向