Un nuevo coronavirus (COVID-19), que se ha convertido en una gran preocupación para el mundo, fue identificado por primera vez en la ciudad de Wuhan en China. La rápida propagación en todo el mundo estuvo acompañada por un número alarmante de pacientes infectados y un aumento gradual en el número de muertes. Si el número de casos infectados se pudiera predecir con anticipación, tendría una gran contribución para controlar esta pandemia en cualquier área. Por lo tanto, este estudio presenta un modelo integrado para predecir el número de casos confirmados desde la perspectiva de Bangladesh. Además, el número de pacientes en cuarentena y el cambio en la tasa básica de reproducción (el valor R) también se pueden evaluar utilizando este modelo. Este modelo integrado combina el modelo epidemiológico SEIR (Susceptible, Expuesto, Infectado, Removido) y redes neuronales. El modelo fue entrenado utilizando datos disponibles de 250 días. La precisión de la predicción de casos confirmados está casi entre el 90% y el 99%. El rendimiento de este modelo integrado fue evaluado mostrando la diferencia en precisión entre el modelo integrado y el modelo SEIR general. El resultado muestra que el modelo integrado es más preciso que el modelo SEIR general al predecir el número de casos confirmados en Bangladesh.