本发明实施例公开了一种登革热传播风险预测方法，通过构建SIR－EAKF耦合算法，实现整个预测系统状态的实时更新，校正由非线性模型动态产生的结构性误差，降低模型中参数初始值的敏感性，提升预测结果的准确性和鲁棒性。通过EAKF算法和蚊媒介导SIR模型的耦合设计，实现模型和参数随观测数据流的同化而更新，获取状态参数的精确估计值，从而，该耦合算法能够对登革热流行和传播的动态变化趋势进行精确地预测，避免了传统统计模型中对历史数据的高度依赖以及对零膨胀时间序列的失效的问题，解决了经典动力学模型中参数初始值敏感性和模型预测误差非线性增长的问题。本发明还提供了一种受疫情影响的人口大小自确定方法。
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“登革热传播风险预测方法及受影响人口大小确定方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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