LSTM与GCN结合的感染病人数预测模型源码详解

资源摘要信息:"基于LSTM及GCN网络-百度飞浆感染病人数预测python源码+文档说明" 本项目是一个使用长短期记忆网络（LSTM）和图卷积网络（GCN）的结合来预测传染病每日新增病例数的机器学习应用。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，非常适用于处理和预测时间序列数据中的重要事件间隔和延迟，这使得它在时间序列分析中表现出色。而GCN是一种用于图数据的神经网络，能够处理数据的非欧几里得结构，它在处理图结构的数据时，能够捕捉节点之间的复杂关系。 在本项目中，LSTM网络被用来在时间序列上对每天的新增感染病例进行预测，而GCN则用于特征提取，以提高模型的预测能力。项目中包含了数据预处理部分，这通常是机器学习任务中最为重要的环节之一，因为数据的质量直接影响到模型训练的效果。 项目存在的主要问题包括数据量不足，这导致训练效果不理想；网络结构过于简单，难以有效地拟合特征与日新增病例数之间的复杂关系。尽管如此，项目源码经过测试并运行成功，作者还特别指出代码是在确保功能正常后才上传的，并且在答辩中获得了96分的高分评价。 此外，项目还提供了README.md文件，这是一个通用的开源项目文档格式，通常包含项目的基本介绍、安装指南、使用说明、贡献者列表等信息。文档中会详细说明如何运行代码，以及如何使用项目中的各个功能。 该资源非常适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工进行学习和研究，同时也适合初学者作为学习进阶的材料。对于有一定基础的用户，可以通过修改和扩展源码，实现更多的功能或者将其应用于其他相关项目，例如毕设、课程设计、作业或项目初期立项演示等。 在使用这些资源时，需要注意的是，项目代码仅供学习和研究参考，不可用于商业用途。代码的开源许可可能规定了如何合法地使用和分发代码，因此在使用前需要仔细阅读相关许可文件。 文件名称列表中的“Time-series-Forecast-master”表明该项目的源码文件存储在一个名为“Time-series-Forecast”的文件夹中，其中“master”可能表示这是项目的主分支或者是主版本。在实际下载并解压文件之后，用户应该会在该文件夹内找到各种Python源码文件、数据集、模型文件以及可能的文档说明等。