Predicción de covid-19 utilizando un modelo woa-bilstm
Autores: Yang, Xinyue; Li, Shuangyin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Predicción de covid-19 utilizando un modelo woa-bilstm
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Pandemia de covid-19
Redes neuronales
Algoritmo de optimización de ballenas
Casos confirmados acumulados
LSTM
BILSTM
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto significativo en el mundo, destacando la importancia de la predicción precisa de los números de infección. Dado que la transmisión de SARS-CoV-2 está influenciada por factores temporales y espaciales, numerosos investigadores han empleado redes neuronales para abordar este problema.
Descripción
La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto significativo en el mundo, destacando la importancia de la predicción precisa de los números de infección. Dado que la transmisión de SARS-CoV-2 está influenciada por factores temporales y espaciales, numerosos investigadores han empleado redes neuronales para abordar este problema.