18、利用机器学习和人工神经网络分析 COVID - 19 及疫苗接种的影响

利用机器学习和人工神经网络分析 COVID - 19 及疫苗接种的影响

1. 引言

在科技不断进步的今天，人类面临着诸多问题，如气候危机和各种自然危机。其中，新冠病毒的出现引发了全球性的大流行。世界卫生组织将这种新的大流行病毒定义为冠状病毒，它通过多种途径传播，如从感染者到正常人。这种疾病对人类生活和社会都产生了重大影响。

目前，虽然有疫苗可以对抗新冠病毒，但病毒在不断变异，这使得研发新的疫苗变得至关重要。在疫苗接种过程中，“突破性感染”难以避免，但从印度的数据来看，这类感染在总感染数中占比极小。同时，为了有效防控疫情，人们需要遵守严格的规则，如保持社交距离、佩戴口罩、使用消毒剂和避免人群聚集等。

此外，疫情在人与人之间传播的同时，人兽之间的传播也是一个威胁。为了监测疫情在不同地区的情况，机器学习技术被引入。它不仅可以监测感染率，还能监测特定地区的疫苗接种率以及接种疫苗后仍被感染的人群。通过使用各种机器学习算法和统计假设测量来计算性能指标，以便在受影响更严重的地区采取准确的防控措施。

新冠病毒具有较高的传播率，潜伏期为 2 - 14 天，平均隔离期约为 5 天。在潜伏期内，感染者可能会传染大量活跃人群，且这些人可能无症状，难以识别。与其他疾病相比，新冠病毒的传播率较高，极具致命性。在印度，截至目前已报告了 3400 万例确诊病例，每 100 万人中约有 25000 例病例和 335 例死亡病例。

2. 文献综述

• 多线性回归与时间序列预测 ：使用多线性回归分析印度各州的新冠疫情数据，预测疫情的发展、恢复和死亡情况，并通过自回归技术提高准确性，同时预测未来 30 天的确