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【作者】
首先，进行传染病传播实时预测的深度学习分析，构建了RNN循环神经网络的深度学习模型。然后，进行传染病传播的流行周期演变特征分析与长、中、短期预测。从影响范围、传播速度和感染人群等视角选取代表性数据，构建了传染病传播的流行周期演变特征分析模型，揭示了传染病传播的流行周期演变特征，分别对传染病传播进行了长期、中期和短期预测。最后，进行传染病传播的深度学习模型评估，构建深度学习模型RNN循环神经网络模型等6个模型。
【内容】
为了及时有效地控制传染病的传播，利用深度学习技术实现传染病的精准预测，识别传染病传播流行特征，重点增强传染病的早期监测预警能力，完善传染病的公共卫生监测预警体系。借助大数据、云计算等现代信息科技手段，提高监测预警的敏感性和精准度，健全多渠道的监测预警机制，构建完备的智慧化监测预警体系，核实和完善监测预警信号，有效防止传染病的传播和扩散。
《传染病传播的流行周期与预测研究》较为全面、系统地介绍了传染病传播的演变历程和理论模型，利用深度学习预测技术进行传染病传播的实时预测，分析传染病传播的流行周期特性，分别对传染病传播进行了长期、中期和短期预测，评估深度学习方法在传染病预测中的有效性和精准度，结合现代信息科技手段构建智慧化的传染病监测体系和智能化的传染病预警体系，为传染病的精准防控提供支持和依据。
【目录】
第1章绪论
1.1研究意义
1.2国内外研究现状
1.3研究框架与研究内容
第2章传染病传播分析方法的演变历程
2.1传染病传播分析方法的初步探索
2.2传染病传播分析方法的经典模型
2.3传染病传播分析方法的大数据技术
第3章传染病传播流行周期的理论模型
3.1单一群体模型的传染病流行周期分析
3.2复合群体模型的传染病流行周期分析
3.3网格网络模型的传染病流行周期分析
3.4传染病传播链条的流行周期分析
第4章传染病传播的深度学习技术与实时预测
4.1传染病传播的经济影响
4.2相关研究分析
4.3深度学习模型的构建
4.4基于深度学习技术的实时预测实证分析
4.5本章小结
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