一种耦合LSTM算法和云模型的疫情传播风险预测模型

李照, 高惠瑛, 代晓奕, 孙海

An Epidemic Spread Risk Prediction Model Coupled with LSTM Algorithm and Cloud Model

LI Zhao, GAO Huiying, DAI Xiaoyi, SUN Hai

表2 实验数据

Tab. 2 Experimental data

影响因素 基础数据 来源 数据类型 疫情 新增确诊病例（2020-06-11—2020-07-01,共309条） 北京卫健委 矢量（点） 天气 2 m处最高温度数据、2 m处最低温度数据、总降水量数据、总天空直接太阳辐射量数据 欧洲气象中心发布的ERA5资料[35] 0.125°分辨率栅格 人口流动 基于微博签到数据的区人口流动指数[36]（2020-06-11-2020-07-01） 新浪微博发布的位置信息 矢量（面） 人口聚集 百度热力图（2020-06-11—2020-07-01） 百度地图APP 1 km×1 km栅格 政策 乡镇（街道）区域风险等级 北京卫健委、北京市疾病预防控制中心 矢量（面）