海湾合作委员会国家COVID-19预测：天气特征对LSTM模型的影响

本文主要探讨了COVID-19病例预测在海湾合作委员会（GCC）国家中的应用，尤其是利用长短期记忆（LSTM）神经网络模型来评估天气特征对其传播的影响。海湾合作委员会成员国包括阿联酋、巴林、卡塔尔、沙特阿拉伯、科威特和阿曼等，这些国家在应对疫情时面临着共同但也可能存在差异性的挑战。 文章的焦点在于比较单变量LSTM模型，即仅依赖历史病例数据进行预测，与双变量和多变量模型，后者还考虑了天气因素如温度、湿度、风速等可能影响病毒传播的环境条件。研究发现，尽管GCC各国气候相近，但不同国家间与COVID-19病例相关的天气特征表现出了显著差异。这暗示了在制定全国范围的预测策略时，需要针对特定地区的具体气候条件。 尽管有研究曾报道天气条件可能对疫情发展有所影响，但作者通过计算均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）的结果表明，包含天气特征在内的复杂模型在实际预测效果上并未明显优于单变量模型。即在GCC国家的COVID-19病例预测中，仅使用历史病例数据的简单LSTM模型就能达到与考虑天气变量的模型相当的准确性。因此，结论是，在当前阶段，没有必要在COVID-19预测模型中过多地依赖天气特征，至少对于GCC国家来说，单变量模型已经足够有效。 值得注意的是，这项研究并未发现一个单一的天气指标可以持续提高预测的准确性，这意味着在设计更精确的模型时，需要综合考虑多种因素，而不是过度依赖某一特定的天气变量。这为未来在COVID-19及其他传染病的预测中，如何平衡内在传播规律与外在环境因素提供了有价值的见解。这项工作对于公共卫生决策者来说，提供了关于GCC国家COVID-19疫情预测策略的重要参考依据。