CN111968755A - 一种基于lstm深度学习网络模型的疫情预测模型 - Google Patents

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陈鹏
刘世杰
金雁敏
许雄
柳思聪
王超
肖长江
晏雄锋
郭艺友
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Abstract

本发明公开了一种基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测模型，包括LSTM用于提取序列数据中的规律信息的长短期记忆网络层、用于拟定输出维度的全连接层、以及用于调整预测数据与标签数据之间的拟合程度的激活层；所述疫情预测模型包含两层连接的长短期记忆网络层，第一层长短期记忆网络层的输出作为第二层长短期记忆网络层的输入。本发明将2*LSTM层连接模型对序列化数据进行建模，充分考虑疫情序列数据之间变化的影响，使得模型拟合效果更好。疫情序列数据在经过1层LSTM训练后，记忆信息得以保留并传输入下一层LSTM，使得模型能充分学习序列间的变化信息，无需考虑除疫情变化记录外的其他参数，预测误差相对较低，对于后期疫情发展趋势存在参考价值。

Description

一种基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测模型
技术领域
本发明涉及深度学习算法领域，具体地说，特别涉及到一种基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测模型。
背景技术
随着全国各地进行疫情防控，疫情逐渐得到控制。预测疫情在未来几个月的发展趋势，对于社会是否放松疫情防控起到一定参考作用。疫情数据的变化与政府政策和群众的疫情防控情况息息相关，存在一定幅度的抖动情况。各个地区的疫情状况大致上相同，但由于与地区监管程度和人流量存在联系，数据浮动略有差异。
目前疫情预测运用最多的SEIR(susceptible-exposed-infected-removed) 模型，但该模型往往需要考虑不同感染程度的人群之间的相互转移，使用较多参数，不同区域的传染率、基本再生数等参数不同，为数据建模带来困难。而 LSTM是一种循环神经网络，可直接用于对含有规律信息的序列数据进行建模，广泛应用于语音识别和文字翻译等领域。目前已使用在疫情预测中的单层的 LSTM网络模型的训练结果一般，预测值与真实值之间存在较大差异。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中的不足，提供一种基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测模型，以解决现有技术中存在的问题。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
一种基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测模型，包括LSTM用于提取序列数据中的规律信息的长短期记忆网络层、用于拟定输出维度的全连接层、以及用于调整预测数据与标签数据之间的拟合程度的激活层；
所述疫情预测模型包含两层连接的长短期记忆网络层，第一层长短期记忆网络层的输出作为第二层长短期记忆网络层的输入。
进一步的，所述疫情预测模型用于输入疫情数据和输出预测结果，疫情数据在输入前经过序列化处理，所述数据序列化是将单独的数据以给定的长度封装成序列数据，所述序列数据具有用于疫情预测模型学习的内部变化规律。
进一步的，所述具有内部变化规律序列数据可在两层长短期记忆网络层和长短期记忆网络层内部循环单元进行传输，长短期记忆网络层内部循环单元在每一时刻t都有输入xt和输出ht；
所述第一层长短期记忆网络层的输出为
Figure RE-GDA0002717754980000021
所述第二层长短期记忆网络层的输出为
Figure RE-GDA0002717754980000022
其中，m和n分别为第一层长短期记忆网络层和第二层长短期记忆网络层的输出维度，
Figure RE-GDA0002717754980000023
为第l层长短期记忆网络层第t时刻的输出，上一层长短期记忆网络层的输出均作为下一层长短期记忆网络层的输入。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1)将2*LSTM层连接模型对序列化数据进行建模，充分考虑疫情序列数据之间变化的影响，使得模型拟合效果更好。
2)疫情序列数据在经过1层LSTM训练后，记忆信息得以保留并传输入下一层LSTM，使得模型能充分学习序列间的变化信息，无需考虑除疫情变化记录外的其他参数，预测误差相对较低，对于后期疫情发展趋势存在参考价值。
附图说明
图1为本发明的基于LSTM的神经网络模型示意图。
图2为本发明的实施例每日新增数据预测结果示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例
本实施例提供一种基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测方法。该方法中主要将2020年1月16日至2020年7月6日的疫情每日新增病例数据封装为序列化数据，然后经过3*LSTM神经网络模型进行训练，疫情数据序列化后通过以 LSTM为核心部分的神经网络模型学习规律，并预测截止至2020年12月底的疫情发展趋势。该网络模型包括2个连接的LSTM层、全连接(Dense)层和激活层(Activation)层，所述LSTM用于提取序列数据中的规律信息，所述Dense 层用于拟定输出维度，所述Activation层用于调整预测数据与标签数据之间的拟合程度。
具体描述如下：
(1)疫情数据原本为单独个体，个体没有变化规律，故而需要将单独的疫情数据个体序列化，生成序列数据，可提供模型学习序列内部变化规律。数据序列化是将单独的173日每日疫情数据以时间步长为7封装成164条序列数据。
(2)将疫情序列数据输入基于LSTM的神经网络模型(如图1所示)中根据标签数据进行监督式训练，并输出预测值。再使用该模型预测未来疫情发展趋势。在2*LSTM模型中，带有变化规律的信息流可在LSTM内部循环单元和2个连接的LSTM层之间进行传输。内部循环单元在每一时刻t都有输入xt和输出ht；
所述第一层长短期记忆网络层的输出为
Figure RE-GDA0002717754980000041
所述第二层长短期记忆网络层的输出为
Figure RE-GDA0002717754980000042
其中，m和n分别为第一层长短期记忆网络层和第二层长短期记忆网络层的输出维度，
Figure RE-GDA0002717754980000043
为第l层长短期记忆网络层第t时刻的输出，上一层长短期记忆网络层的输出均作为下一层长短期记忆网络层的输入。
本实施例的疫情预测方法将疫情每日新增病例数据封装为序列化数据，然后经过3*LSTM神经网络模型进行训练，自主学习序列中的规律信息并进行建模，最后输出预测值，预测截止至2020年12月底的疫情发展趋势，如图2所示，其中标签train为真实疫情数据，train_predict为有监督的数据预测， trend_forecast为无监督的疫情趋势预测，该模型RMSE(Root Mean Square Error)) 为17.24。
本实施例的疫情预测方法可解决以下问题：
1、可充分学习存在抖动的疫情数据的变化情况，解决了抖动数据规律不易获取的问题。
2、可根据学习到的规律信息进行建模，模型拟合度高，并预测未来趋势，解决了模型拟合效果差的问题。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (3)

1.一种基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测模型，包括LSTM用于提取序列数据中的规律信息的长短期记忆网络层、用于拟定输出维度的全连接层、以及用于调整预测数据与标签数据之间的拟合程度的激活层；其特征在于：
所述疫情预测模型包含两层连接的长短期记忆网络层，第一层长短期记忆网络层的输出作为第二层长短期记忆网络层的输入。
2.根据权利要求1所述的基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测模型，其特征在于：所述疫情预测模型用于输入疫情数据和输出预测结果，疫情数据在输入前经过序列化处理，所述数据序列化是将单独的数据以给定的长度封装成序列数据，所述序列数据具有用于疫情预测模型学习的内部变化规律。
3.根据权利要求2所述的基于LSTM深度学习网络模型的疫情预测模型，其特征在于：所述具有内部变化规律序列数据可在两层长短期记忆网络层和长短期记忆网络层内部循环单元进行传输，长短期记忆网络层内部循环单元在每一时刻t都有输入xt和输出ht；
所述第一层长短期记忆网络层的输出为
Figure FDA0002643211030000011
所述第二层长短期记忆网络层的输出为
Figure FDA0002643211030000012
其中，m和n分别为第一层长短期记忆网络层和第二层长短期记忆网络层的输出维度，
Figure FDA0002643211030000013
为第l层长短期记忆网络层第t时刻的输出，上一层长短期记忆网络层的输出均作为下一层长短期记忆网络层的输入。
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