TY -的A2吴Chia-Huei AU - Ma,捐赠非盟-王,炫亮AU - Wang Yasha AU -王,Jiangtao盟——楚,徐盟——赵Junfeng PY - 2022 DA - 2022/08/29 TI -加强网上流行区划的监督系统和格勒乌融合模型SP - 3303854六世- 2022 AB -全球大流行,COVID-19,是一个2019年的小说《冠状病毒引起的急性呼吸道传染病。构建网上流行监督系统提供COVID-19动态预测和分析社区引起了业界的关注和应用。在先前的研究中,分为若干部分的模型和深层神经网络(款)扮演了重要的角色在预测和分析流行的动态。然而,区划的模型符合历史数据的能力有限,从而导致不满意的预测精度参数估计的困难。款,缺乏可解释性很难解释预测结果;因此,它不能提供深入了解的大流行的传导机制。我们提出一种融合模型利用这两种模型的优点和解决他们的缺点。从先进的融合模型提取epidemic-related知识SEIDR区划的模型指导格勒乌的训练模型,可保存的可解释性和实现良好的性能预测流行病动力学。这个模型可以帮助提高在线疫情监督系统通过提供更准确的预测结果和深入的分析。跨多个流行广泛的实验数据集从六个欧洲国家表明,我们的模型优于现有最先进的基线预测活动的确诊病例。 More importantly, by analyzing the effective reproductive number, our method can reveal the risk of the second wave of the epidemic in Europe and justify the importance of social distancing to control the outbreak of the epidemic. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2022/3303854 DO - 10.1155/2022/3303854 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -