COVID-19每日感染人数的神经网络预测
种群与进化
2023-06-26 v1 物理与社会
摘要
众所周知，确诊的COVID-19感染人数仅为真实感染人数的一部分。本文使用人工神经网络学习确诊感染数、检测数据与真实感染数之间的联系。训练集中的真实感染数通过由死亡人数和感染病死率(IFR)反推获得。在IFR的估计中考虑了多种因素。我们还用SEIR模型对恢复的真实COVID-19病例数进行校准。
引用
@article{arxiv.2306.13438,
title = {Artificial Neural Network Prediction of COVID-19 Daily Infection Count},
author = {Ning Jiang and Charles Kolozsvary and Yao Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13438},
year = {2023}
}