虛擬講堂 進入演講 講 題 應用機器學習於類流感爆發疫情預測 講 者 林瓏穎, 徐偉軒, 陳一洋, 陳源安, 林澔, 楊朝棟, 詹毓哲, 詹惟臣, 劉伯瑜 日 期 2018/10/24 長 度 00:10:51 人 氣 153 次 摘 要 深度學習現時十分流行，在各個領域都有良好的應用表現。尤其在預測疾病爆發中，能夠快速並且準確地預測疾病的爆發，使其在醫療領域中成為熱門研究項目。但在這個科技發展的浪潮中我們發現現有的平台對類流感的實時監控存在缺陷，類流感的預測項目和成果還存在缺失，而類流感本身發病率較高。我們由此對類流感的爆發進行一系列分析和預測，希望通過結合深度學習的分析預測類流感爆發的數據，能夠給相關部門提供參考的資料。我們使用LSTM模型，利用政府開源資料獲取AQI以及類流感就診人數等資料，針對類流感及空氣品質指標AQI進行研究分析，利用Highchart具有交互性的圖表庫以視覺化的方式在Django網路應用架構架設的網站中呈現地區空氣品質及預測該地區類流感是否爆發。 提 供 TANET台灣網際網路研討會-TANET2018 進入演講