4、新冠疫情预测：机器学习算法的应用与分析

新冠疫情预测：机器学习算法的应用与分析

1. 引言

新冠疫情自2019年12月底在中国武汉首次报告病例以来，迅速蔓延至全球，给人类生命健康和经济发展带来了前所未有的冲击。世界卫生组织将其命名为SARS - COV - 2，这是一种传染性疾病，人们需保持社交距离以阻止其传播。该疾病对人体影响多样，初期症状类似普通感冒和头痛，严重时会引发肺炎和急性呼吸道疾病，且存在大量无症状感染者，这使得病毒传播速度加快。为控制疫情，许多国家采取了封锁措施，但效果各异。

机器学习算法在应对此类疫情时具有重要作用，可用于预测未来病例，辅助决策以采取必要的防控措施。本文尝试使用多种机器学习算法，如线性回归、套索回归、支持向量机，以及各类循环神经网络（如LSTM、双向LSTM和编码器 - 解码器LSTM），对新冠疫情进行分析和预测，并比较各算法的性能和准确性。

1.1 为何在新冠疫情中使用机器学习/人工智能

机器学习算法在新冠疫情防控中有诸多应用：
1. 识别高感染风险人群；
2. 诊断受感染患者；
3. 加速药物研发；
4. 预测疾病全球传播情况；
5. 理解病毒复杂性；
6. 探寻病毒起源及传播路径；
7. 预测后续疫情浪潮。

尽管针对新冠疫情的研究尚处于早期阶段，但引入机器学习及其子领域的概念，能推动研究取得显著进展，为解决这一新型问题提供更快的解决方案。

1.2 新冠疫情数据面临的挑战

1.2.1 数据可用性

由于新冠疫情数据仅在近一年才开始收集，用于训练各种模型的数据非常有限，这给模型训练带来了困难。

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