数学与统计学院微分方程教研室学术交流活动

新发重大传染病的预测预警和精准防控是国家应对重大公共卫生事件、提高传染病防控能力的亟需，运用传染病模型、大数据统计分析和人工智能等方法揭示传染病的传播规律，进而建议可行的防控措施是应用基础研究中有挑战性的问题。报告首先从新发重大传染病疫情防控的重要性、数学模型在公共卫生决策中发挥的关键作用、深度学习与传染病动力学模型以及数据融合驱动的必要性等方面进行简要介绍。然后结合团队近期在传染病动力学模型-数据-深度学习融合方面的典型工作，重点分享在传染率和接触率及隔离率的学习与可解释性、个体行为与传染病疫情共演化趋势耦合关系学习、疫情外溢与防控策略耦合机制学习、关键气象因子识别与蚊媒传染病复杂耦合关系辨识等方面的研究成果。