深度学习赋能下的流行病发病率预测：方法、实践与展望.docx

下载文档

17
0
约4.57万字
约 35页
2025-03-18 发布于上海
举报
版权申诉
保障服务

深度学习赋能下的流行病发病率预测：方法、实践与展望.docx

1、本文档共35页，其中可免费阅读12页，需付费200金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

深度学习赋能下的流行病发病率预测：方法、实践与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在全球公共卫生领域，流行病始终是威胁人类健康与社会稳定的重要因素。从2003年的SARS疫情，到2009年的甲型H1N1流感大流行，再到2020年爆发并持续影响至今的COVID-19疫情，这些重大流行病事件不仅对人类生命安全造成了巨大威胁，还在经济、社会、文化等多个层面引发了深远的连锁反应，如经济衰退、社会秩序紊乱以及文化交流受阻等。

准确预测流行病的发病率对于公共卫生防控具有至关重要的意义，它能够为疫情防控提供关键的决策依据。通过对发病率的精准预测，公共卫生部门可以提前预判疫情的