传染病发展趋势预测方法、系统、装置及存储介质

摘要

本申请公开了一种传染病发展趋势预测方法、系统、设备及存储介质。该方法通过获取待预测的目标地区信息和目标病种信息；根据目标地区信息和目标病种信息生成特征数据；将特征数据输入到目标神经网络模型中，得到目标神经网络模型输出的感染人数预测值；其中，目标神经网络模型通过以下步骤得到：搭建多个不同结构的神经网络模型；对多个不同结构的神经网络模型进行训练，并将训练后的验证效果最好的神经网络模型确定为目标神经网络模型。该方法构建的特征数据更多，可以使模型训练到更多的数据，有效改善模型预测结果的精度；并且兼顾了模型训练过拟合的问题，可以降低模型训练的计算资源消耗。本申请可广泛应用于人工智能技术领域内。