基于深度学习的新冠病例预测实践项目 有报告和代码，可以用于课程论文

本项目旨在利用深度学习技术，针对美国 40 个州的数据进行新冠病例预测，以便在第三天准确预测新冠确诊病例数量。项目的主要步骤包括数据预处理、特征分析与选择、模型构建和训练。数据预处理环节中，我们对数据进行清洗、标准化处理，并进行特征值的切分和转换。特征分析采用相关系数矩阵热力图和特征值相关性得分分析方法，以确保选取对模型最有贡献的特征。 在模型构建方面，项目使用了多种深度学习模型，包括线性回归、多层感知机、循环神经网络和卷积神经网络。每种模型都进行了详细的定义和训练过程描述。线性回归模型通过添加 L1 正则化和选择适当的优化器，显著提升了模型的拟合效果；多层感知机模型则通过增加隐藏层和使用激活函数来提高模型的复杂度和预测能力；循环神经网络和卷积神经网络模型则分别利用其处理时序数据和空间特征数据的优势，提高了预测准确性。 此外，项目特别强调了模型的优化与参数调整，通过可视化分析和多次实验，选择最佳的超参数设置，以达到最优的预测效果。优化过程中，引入了均方根误差（RMSE）指标，以量化模型的预测性能，并对不同模型的结果进行了详细比较。