一种基于大气环境监测与深度学习模型的儿童呼吸道疾病预警方法及装置

本发明公开了一种基于大气环境监测与深度学习模型的儿童呼吸道疾病预警方法，包括以下步骤：步骤S1、获取某地区既往大气环境监测及儿童呼吸道感染入院数据；步骤S2、构建并训练LSTM和DLNM模型；步骤S3、基于LSTM模型预测下一时序的大气环境数据；步骤S4、将预测的下一时序的大气环境数据输入DLNM模型；步骤S5、输出下一时序的儿童呼吸道感染流行状况的预测结果。本发明通过结合长短期记忆网络（LSTM）和分布式滞后非线性模型（DLNM），实现了对儿童呼吸道疾病患病人数的精准预测。