Python搭建新冠肺炎预测模型全解读
新冠病毒疫后复工成为当务之急,然而病毒尚未消散,风险权衡面临不确定因素,如果可以准确预测未来的疫情走势,将会为复工计划的制定提供有效辅助。
传统机器学习模型虽然可以精确拟合历史数据,但由于脱离疾病传播机理,外推预测的可靠性低。另一方面,传染病学领域提出的传播模型则恰好相反,主要依赖疾病传播机理进行推演,但对历史数据的拟合能力弱,不同疾病会得到相似的结论,特异性不足。
近日,南栖仙策通过强化学习融合传染病传播机理与数据拟合,使用其自主研发的Universe平台构建传播模型,并基于横琴先进智能计算平台提供人工智能计算资源,实现新冠病毒疫情长达60天的预测,可为疫情防控提供决策辅助。
在线预览预测结果:
http://ncov.polixir.ai
值得注意的是,目前AI领域常用的深度学习模型是黑盒模式,内部运算过程难以被人们理解,同时也难以将人
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java 常用压缩算法测试
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