Time|: If you travel frequently or drive in remote areas, consider downloading offline maps so you can view and navigate even without the internet.|计算机应用与软件|基于图神经网络与迁移学习的流行病例数预测

基于图神经网络与迁移学习的流行病例数预测OA北大核心CSTPCD

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预测流行病的病例数对研究流行病学和保障卫生安全至关重要,但现有的研究工作很少考虑到实时移动性数据等因素,这一问题给病例数的预测研究带来了挑战。因此,在图神经网络GNN的基础上提出一种新型计算框架-信息聚合网络IAN,既考虑地区病例数据特征,也考虑地区之间的人口移动性数据特征。为了优化各个国家的前期预测模型,在该框架的基础上加入迁移学习方法TL。在四个欧洲国家数据集上的实验结果表明,IAN以及IAN-TL明显优于传统方法,能够有效地降低预测误差。

Browse王政凯;张维玉;孙旭

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Message book病例数预测移动性数据图神经网络信息聚合网络迁移学习

Home《计算机应用与软件》 2024 (9)

Article informationP.54-60,69,8

Guide:国家重点研发计划项目(2018YFC0831704)国家自然科学基金项目(61806105)山东省自然科学基金项目(ZR2017MF056)。

DOI：10.3969/j.issn.1000-386x.2024.09.009