基于神经网络的病毒传播预测方法

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的病毒传播预测方法，该方法包括：采集实时数据；输入模型预测阈值；判定异常传播事件；确定传播事件类型；判定病毒传播风险；确定风险等级；调整传播阈值并预警。本发明通过结合实时感染率、阳性率和人口流动变化率，利用神经网络模型进行高效分析，能够准确预测病毒传播趋势和风险。通过智能化调整传播阈值，能够动态响应不同疫情发展阶段的变化，提前识别异常传播事件，并及时发出预警，可以帮助公共卫生部门快速识别潜在的病毒传播风险并采取有效的控制措施，有效解决了由于依赖传统数学模型和静态参数设定导致反映传播动态变化响应速度和预测准确性低的问题。