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內容簡介： 本书全面系统地介绍了传染病预测与预警的多种先进方法，涵盖传播动力学模型、统计预测模型、人工智能方法以及空间分析技术，为深入理解病原体传播规律提供理论支撑，从而实现精确预测疫情趋势，为防控决策提供科学依据。 1.预测：本书深入探讨了传统的传播动力学模型、现代的差分自回归移动平均（ARIMA）模型、前沿的深度学习模型，展现了预测技术的演进与革新，帮助准确判断疫情发展趋势，为疫情防控提供有力支持 2.预警：本书介绍了指数加权移动平均（EWMA）、累积和（CUSUM）等经典方法，以及调整Serfling模型、移动流行区间法（MEM）等创新技术。这些预警方法能够快速响应疫情变化，提前发现潜在风险，为及时采取防控措施赢得时间。 目錄： 第一章传染病监测/1 第一节概述/1 第二节“同一健康”视角下的传染病全链条监测框架/3 第三节监测系统的构建/6 第四节监测系统的评价/8 第五节小结/9 第二章传染病预测预警概述及数据预处理/13 第一节传染病预测预警基本流程/13 第二节数据预处理/15 第三章控制图法/26 第一节简单控制图法/26 第二节指数加权移动平均法/28 第三节累积和与调整累积和法/32 第四节移动百分位数法/38 第五节小结/39 第四章时间序列分析法/41 第一节差分整合自回归移动平均系列模型/41 第二节Serfling回归模型/65 第三节移动流行区间法/76 第五章时空分析技术在传染病预警中的应用/94 第一节空间可视化/94 第二节空间自相关/107 第三节标准差椭圆/128 第四节Knox检验法/133 第五节时空扫描统计量/138 第六节空间回归/151 第七节地理探测器/161 第八节张量填充/169 第九节最大熵模型/177 第十节贝叶斯网络分析/194 第六章传播动力学模型在传染病预警中的应用/209 第一节群体模型/209 第二节个体模型/227 第七章机器学习技术在传染病预警中的应用/240 第一节机器学习基础/240 第二节支持向量回归模型/243 第三节极限梯度提升回归模型/247 第四节长短期记忆网络模型/256 第八章多指标综合指数法在传染病预警中的应用/267 第九章常见传染病预警效果评价指标及方法/277

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