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利用动态告知的图神经网络全球预测 COVID-19 变种的出现

新型冠状病毒变异在全球范围内的传播是 COVID-19 疫情暴发的主要驱动力之一，本研究提出了一种基于图神经网络的变种动态感知模型，能够预测不同国家特定变异株的到达时间及其传播情况，相较于统计建模和物理感知神经网络等传统方法，该模型在回顾性实验中表现出更高的准确性。

本文介绍了一种新的方法，利用实时信号预测流行病学参数。通过多个CNN模型和多种数据源构建稳健的预测，提高了在伦敦COVID-19爆发预测中的性能和灵活性。通过数据同化估计系统状态，提高模型的稳定性和准确性。

CNN模型 COVID-19 实时信号 数据源 流行病学参数 神经网络

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