研究文章
小说在沙特阿拉伯COVID-19预测模型基于LSTM算法
表3
使用完全连接深神经网络预测的准确性(款),长期短期记忆(LSTM)和变压器模型(TM)为每个预测方法。
|
|
美 |
RMSE |
R2 |
| 第一天 |
第二天 |
第三天 |
第四天 |
第五天 |
第一天 |
第二天 |
第三天 |
第四天 |
第五天 |
第一天 |
第二天 |
第三天 |
第四天 |
第五天 |
|
| 款 |
81.071 |
163.776 |
251.776 |
338.988 |
430.588 |
101.339 |
199.718 |
296.404 |
394.119 |
493.247 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
0.999 |
| LSTM |
66.153 |
117.188 |
162.753 |
212.506 |
273.059 |
86.619 |
158.978 |
222.056 |
286.454 |
358.490 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
| 变压器 |
131.129 |
262.282 |
377.753 |
474.188 |
568.506 |
154.398 |
324.864 |
484.940 |
636.876 |
784.224 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
0.999 |
|
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