تحميل...
Comparison of ARIMA and LSTM in Forecasting the Incidence of HFMD Combined and Uncombined with Exogenous Meteorological Variables in Ningbo, China
Background: This study intends to identify the best model for predicting the incidence of hand, foot and mouth disease (HFMD) in Ningbo by comparing Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Long Short-Term Memory Neural Network (LSTM) models combined and uncombined with exogenous meteoro...
محفوظ في:
| الحاوية / القاعدة: | Int J Environ Res Public Health |
|---|---|
| المؤلفون الرئيسيون: | , , , , , , , , |
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
MDPI
2021
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8201362/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34200378 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3390/ijerph18116174 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|