隔室模型和深度学习模型对COVID-19的预测研究

该文以隔室模型作为主干网络,在基础的SEIRD隔室模型上,考虑疫苗对疫情的影响,增加疫苗接种隔室,形成优化的SEIRDV隔室模型。结合隔室模型的可解释性和神经网络的准确性,通过PINN神经网络对隔室模型的微分方程参数进行学习。重点关注感染隔室的数据,以解释疫情的动态变化和爆发机制,并对神经网络得到的微分方程参数进行合理性检验。