【摘 要】
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2020年初大面积爆发了一种由冠状病毒引起的呼吸道传染病,命名为新型冠状病毒肺炎（COVID-19）,这一病毒具有传染性高、传播性强等特点。疫情在全球范围内爆发与蔓延,不仅给人们生活带来了不便,也给全球经济带来了巨大的冲击。时至今日,仍有许多国家处在新冠疫情的阴霾之下,因此对这次疫情的发展趋势进行研究,能够促进对疫情的了解,预测新冠疫情未来的发展情况,从而为疫情防控提供帮助。通过统计方法对新冠肺炎
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2020年初大面积爆发了一种由冠状病毒引起的呼吸道传染病,命名为新型冠状病毒肺炎（COVID-19）,这一病毒具有传染性高、传播性强等特点。疫情在全球范围内爆发与蔓延,不仅给人们生活带来了不便,也给全球经济带来了巨大的冲击。时至今日,仍有许多国家处在新冠疫情的阴霾之下,因此对这次疫情的发展趋势进行研究,能够促进对疫情的了解,预测新冠疫情未来的发展情况,从而为疫情防控提供帮助。通过统计方法对新冠肺炎疫情感染人数的预测研究一直在进行,考虑到美国疫情始终没有得到全面的控制,其新冠肺炎疫情数据期数较多,有着较为全面的数据统计。基于以上条件,通过数据采集、数据预处理等相关技术,选用2020年3月1日至2021年11月1日美国新冠肺炎实时每日感染人数的序列数据,进行以下几个方面的分析。（1）数据收集处理。美国疫情始终没有得到完全控制,新冠肺炎疫情数据期数较多,并且数据统计较为全面,本文利用Excel软件统计美国新冠肺炎感染人数,再以R软件和Python3.7进行预处理以及后续分析。（2）理论基础分析。选取ARIMA模型、Kalman滤波模型以及LSTM神经网络模型这三种单一预测模型,对其各自的单一模型的理论、建模方法等进行了分析,为本文提供了坚实的理论基础。（3）组合模型对比分析。将ARIMA模型、Kalman滤波模型与LSTM神经网络模型进行组合,并在组合模型的基础上,从新的切入点进行研究,即采用新的方法进行分析与预测,构建美国新冠肺炎感染人数预测的组合模型。结合单一模型特点与非线性机器学习的相关知识,对模型进行组合与优化,实现模型更好的适应性和预测能力。利用组合预测方法对美国新冠肺炎感染人数的未来发展趋势进行预测,可以获得更好的预测效果。通过对比分析,得到以下结论:首先,通过不断调整模型,结合不同预测评价指标,最终确定出最优参数,且模型预测效果良好,验证了ARIMA-LSTM模型对美国疫情每日感染人数预测的效果理想,较为精确地描述了美国疫情数据随时间演变的过程,有一定的参考意义。其次,组合模型的预测精度高于单一模型,特别是ARIMA-LSTM模型,具有更强的可移植性,可以应用到相关领域,进行其他相关领域的预测。最后,考虑美国感染人数仍在不断攀升,可以继续使用该模型进行后续预测,为防疫预警工作提供了参考。
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