在本文中,我们提出了对罗马尼亚的进化和预测的分析,结合了SIRD的数学模型,Sird的数学模型是经典模型SIR的扩展,其中包括死者作为单独的类别。原因是,由于我们无法完全信任被报告的感染或恢复人数,因此我们基于更可靠的死者人数的分析。此外,我们模型的参数之一包括感染和测试与受感染的比例。由于有许多因素对大流行的演变产生影响,因此我们决定基于前7天的数据来处理估计和预测,在这里尤其重要。我们使用神经网络分两个步骤执行估计和预测。首先,通过使用模型模拟数据,我们训练了几个学习模型参数的神经网络。其次,我们使用这些神经网络中的十个集合来预测罗马尼亚Covid19的真实数据的参数。这些结果中的许多是由定理支持的,该定理可以保证我们可以从报告的数据中恢复参数。
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