深度学习在海湾地区新冠病例预测与阿尔茨海默病诊断中的应用

### 深度学习在海湾地区新冠病例预测与阿尔茨海默病诊断中的应用 #### 一、海湾地区新冠病例预测 1. **印度疫情分析** - 有研究对印度的新冠疫情信息与其他国家及美国主要州的疫情进行对比。发现印度的基本传播数 \(R_0\) 大致在 1.4 - 3.9 范围内，且印度的感染增长趋势与美国华盛顿州和加利福尼亚州相近。 - 基于易感 - 感染 - 康复（SIR）的指数和经典模型，依据当前数据进行了短期和长期预测。从 SIR 模型估计，印度在 2020 年 5 月底前将趋于稳定，最终疫情规模接近 13000 例。但如果印度进入群体传播阶段，该预测将失效。同时，在假设无群体传播的情况下，通过分析不同地理区域的数据，评估了社交隔离的影响。 2. **长短期记忆网络（LSTM）** - LSTM 是一种新颖的循环网络架构，结合了合适的基于梯度的学习算法，旨在克服误差反向传播问题。它能够学习跨越 1000 多个时间步长的间隔，即使在有噪声的情况下，也能处理紧凑的输入序列，且不会丧失短时间延迟能力。 - 原则上，LSTM 可以利用其记忆单元记住长期信息，并跟踪当前处理文本的各种属性。例如，编写一个单元权重，使单元能够跟踪是否处于引号字符串内。 3. **生活质量指数** - 根据生活质量指数，阿联酋的生活质量指数为 169.17，卡塔尔为 155.77，沙特阿拉伯为 144.52。尽管生活质量指数不断变化，但这些国家的首都均位列阿拉伯生活水平前十的城市。它们各具特色，但都是阿拉伯世界的优秀城市。 4. **模型构建** - **数据准备** - 步骤如下： 1. 从约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心下载 2020 年 1 月 22 日至 12 月 31 日三个国家（沙特阿拉伯、阿联酋、卡塔尔）的新冠时间序列数据。 2. 删除时间序列数据中的日期列。将观测序列转换为多个样本，采用一周的窗口大小（因为新冠传播每周可能有显著变化），以 7 个时间步作为输入，1 个时间步作为对应输出，示例如下表： | Inputs | Output | | ---- | ---- | | [10, 7, 15, 20, 24, 36, 40] | 31 | | [7, 15, 20, 24, 36, 40, 31] | 47 | | [15, 20, 24, 36, 40, 31, 47] | 53 | | [20, 24, 36, 40, 31, 47, 53] | 45 | 3. 使用 LSTM 作为回归模型，基于确诊病例数和死亡病例数预测未来几个月的新冠传播情况。 - **LSTM 模型实现** - 构建了一个简单的 LSTM 模型，包含输入层、单个隐藏层和输出层。 - 输入层有 7 个神经元（对应一周的新冠数据点）；隐藏层是具有 100 个隐藏单元（神经元）的 LSTM 层，激活函数为修正线性单元（ReLU）；输出层是具有 1 个单元的密集层，用于预测输出。 - 学习率设为 0.001，每 5 个 epoch 衰减一次；使用 1000 个 epoch，Adam 作为优化器，均方误差作为损失函数。最后，将准