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我国疫情预测模型遭权威期刊退回!钟南山等人用LSTM力证“早发现早隔离”重要性:国内最大的电竞投注平台

3月 31st, 2021  |  互联网

本文摘要:病毒在人群中传播的智能预测模型的建立和检测是目前工作的重点。

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病毒在人群中传播的智能预测模型的建立和检测是目前工作的重点。但是,在2020年2月27日广州市政府新闻上举行的疫情预防控制专业新闻通气会上,钟南山院士在谈到疫情预测时,疫情开始时,国外有流行病学家庭权威的实验模型,2月初中国病毒感染新冠引起的肺炎数量约为11 这没有考虑到国家的强力干预,也没有考虑到春节后的延期停止,2月中旬或下旬超过疫情高峰,发病病例约6、7万人,被海外权威志投稿,被抛弃,与上面的预测水平差距太多,“如果是你的话,几天内辗死吧。但事实上,我们的预测更像权威。

西方的冷酷和种族歧视? 钟南山院士发表了这句话,引起了网民的热烈讨论。另一方面,很多网民指出,包括权威期刊审稿人在内的许多西方学者都有默认的立场,因此投稿被废弃可以说是故意的推测。另一方面,网民指出,由于社会背景、文化、制度等差异,经常出现所谓的“种族歧视”也无可厚非。

正如钟南山院士所说,海外不了解我国的国情,不认为国家的强力介入和春节后的延期停止起着很大的作用。“录:图源新浪微博”没有详细说明被撤回的疾病预测模型,但我知道“可怕的绅士”计算机软件的背景者指出钟南山院士的模型是“具有饱和状态的发病率SIQS传染病模型” 根据其说明,任何传染病都有饱和状态的发病率,几乎不可能全部消灭。据该网民透露,SIQS实际上是基于SEIR新增了干预手段(例如,这里所说的国家比发现更早,利用早隔离的手段展开反感干预)。

SEIR是一种罕见的传染病模型,迄今为止,在关于SARS的传播动力学研究中也经常使用SEIR模型。【源百度百科】实质上,这种解释也与钟南山院士当天会议上的观点相似:我们在传统模式中加入了两个影响因素,第一个是国家大力介入,第二个是春节后的归来高峰。利用AI根据SARS数据展开训练,2020年2月28日钟南山院士等人在医学期刊JTD上发表了《公共卫生介入下 COVID-19 风行趋势的 SEIR 和 AI 预测修正》 (Modifiedseirandaipredictionoftheepidemicstrendofcovid-110 ) 根据论文,研究小组将2020年1月23日前的人口迁移数据和最近新冠的肺炎流行病学数据合并到SEIR模型中,给出了流行曲线。有趣的是,团队利用AI,根据2003年的SARS数据展开训练,更好地预测新型冠状病毒大爆发。

具体地说,说明了通过导入迁移参数In(t )和迁移参数Out(t )变更完全的SEIR方程式,难以动态地感觉[S]和[E]种群的状态。变更后的模型如下图所示。值得一提的是,研究小组用于处理和预测LSTM (长短期记忆)模型——的各种时间序列问题的循环神经网络(RNN ),预测追加病毒感染数的经时变化。

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对于基本训练数据集,研究小组用于2003年4-6月的SARS病例统计资料,同时输入了COVID-19流行病学参数,如感染概率b、感染系数(亲率)、潜入亲率、解散亲率等。另外,由于数据集比较小,团队开发了更简单的网络结构来避免数值,Adam优化程序用于优化模型并递归500次。根据上述方法,研究小组预测疫情将在2月末超过高峰,4月末接受基本控制。另外,如果国家实施的干预措施延期5天,中国大陆的疫情规模将减少3倍。

如果中止湖北检疫网站,湖北省3月中旬经常出现第二次疫情高峰,同时疫情有可能持续到4月下旬——,这一结果得到了机器学习预测的实证。

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