一种基于LSTM运用多源异构数据预测呼吸道传染病流行趋势的方法

本发明涉及一种基于LSTM运用多源异构数据预测呼吸道传染病流行趋势的方法，本发明将不同来源、不同类型的数据整合到某呼吸道传染病流行趋势实时预测模型中，且考虑不同来源数据对某呼吸道传染病流行趋势影响的权重；多源异构数据的使用可以提供更全面和准确的信息，从而提高模型的预测精度。例如，可以使用来自不同地区、不同时间段、不同人群、不同疾病的数据，从而更好地理解疾病传播的规律。本发明中模型的建立可以根据外部数据提供一种更快速、准确、可靠的方法来预测疾病每日发病数，从而为公共卫生决策提供支持。例如，可以根据模型的预测结果制定相应的防控措施，避免感染传播情况的进一步传播，可以应用于不同的场景和领域。