SIR_LSTM 同时具有SIR变体和LSTM模型的混合模型，用于Covid-19预测。 不确定性量化工具箱：Chung，Youngseog和Neiswanger，Willie和Char，Ian和Schneider，Jeff（2020），超越弹球损失：用于校准不确定性量化的分位数方法 CovsirPhy开发团队（2020），CovsirPhy，用于使用SIR派生的ODE模型进行COVID-19分析的Python软件包，

LSTM工具箱 最快的Matlab RNN库之一。 性能 模型：一个LSTM模型具有[1024,1024,1024]隐藏尺寸和10个时间步长，并具有256个暗淡输入。 设备：i7-4710hq，GTX940m LSTMtoolbox：60sec / epoch Keras（1.2.2，Tensorflow backend，cudnn5.1）：29sec / epoch 产品特点 高并行执行。 将4个门的权重与W对应，并将批次中每个时间步的x和h值与3D张量xh对应。一次计算每个样本中每个样本的