基于长短期记忆网络的半参数SEIR模型

摘要

提出了带有非线性传播函数的半参数SEIR模型以捕获疾病的传播，从理论上分析了模型的基本性质及基本再生数.以新冠感染为例，比较了各国疫情初期的传播函数，得出不同地区人口、防疫措施等因素对疫情传播的影响不同.以印度为例，利用长短期记忆(LSTM)神经网络对传播函数的离散值进行了拟合，代回半参数SEIR模型后预测出感染人数，所得结果与经典SEIR模型比较，平均绝对百分比误差降低71.73%.因此，半参数SEIR模型对疫情的理论估计更符合实际情况.

关键词

SEIR模型 / 传播函数 / 半参数 / 长短期记忆神经网络 / 新冠感染

基金资助

国家自然科学基金资助项目(12161029,11701127); 海南省自然科学基金资助项目(121RC149)