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Time series prediction for the epidemic trends of COVID-19 using the improved LSTM deep learning method: Case studies in Russia, Peru and Iran
使用改进的LSTM深度学习方法对新冠肺炎流行趋势进行时间序列预测：以俄罗斯、秘鲁和伊朗为例
相关领域
2019年冠状病毒病（COVID-19） 计算机科学 严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2） 短时记忆 期限（时间） 系列（地层学） 时间序列 2019-20冠状病毒爆发 地理 计量经济学 爆发 人口学 人工智能 循环神经网络 机器学习 人工神经网络 数学 医学 病毒学 社会学 病理 物理 古生物学 生物 传染病（医学专业） 疾病 量子力学
网址
http://dx.doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110214
AI链接 nih.gov nih.govdoi.org
DOI
10.1016/j.chaos.2020.110214 doi
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kk 在 2024-12-24 21:19:20 发布自山东，悬赏 10 积分
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