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第44卷第1期辽宁石油化工大学学报Vol.44No.1
2024年2月JOURNALOFLIAONINGPETROCHEMICALUNIVERSITYFeb.2024
引用格式：常万杰,刘琳琳,曹宇,等.基于Informer算法的病毒传播预测研究[J].辽宁石油化工大学学报,2024,44(1):80-88.
CHANGWanjie,LIULinlin,CAOYu,etal.ResearchonVirusPropagationPredictionBasedonInformerAlgorithm
[J].JournalofLiaoningPetrochemicalUniversity,2024,44(1):80-88.
基于Informer算法的病毒传播预测研究
常万杰，刘琳琳，曹宇，曹杨，魏海平
（辽宁石油化工大学信息与控制工程学院，辽宁抚顺113001）
摘要：新冠肺炎病毒等疫情受多种复杂现实因素的影响，因此疫情的发展存在不确定性。为了解决基于
传染病仓室模型受自身诸多理想假设条件的限制而导致疫情预测结果误差较大的问题，采用基于深度学习的时序
预测模型对疫情发展进行预测，建立了一种基于Transformer模型的Informer模型，并将注意力机制和蒸馏机制应
用到疫情数据的时序预测中。以门限自回归(ThresholdAutoRegressive,TAR)模型和多种主流的循环神经类时序
预测模型作为对比模型，通过仿真实验，对中国、美国和英国的疫情数据当前尚存感染人数进行短期预测，并以均
方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）为评价指标，选择最佳模型进行了中长期的预测。结果表明，无论是
RMSE还是MAE，Informer模型的指标值都是最优的，表明Informer模型对中国、美国和英国疫情的预测精度比其
他对比模型高。最后，使用Informer模型对中国、美国和英国的疫情发展进行了中长期预测。
关键词：新冠肺炎病毒疫情；门限自回归；长短期记忆网络；卷积记忆网络；门控循环单元网络；
时序卷积网络；Informer算法
中图分类号：TP389.1文献标志码：Adoi：10.12422/j.issn.1672⁃6952.2024.01.012
ResearchonVirusPropagationPredictionBasedonInformerAlgorithm
CHANGWanjie，LIULinlin，CAOYu，CAOYang，WEIHaiping
（SchoolofInformationandControlEngineering，LiaoningPetrochemicalUnivercity，FushunLiaoning113001，China）
Abstract:TheCOVID⁃19epidemicisfacingtheinfluenceofavarietyofcomplexpracticalfactors,whichmakesthedevelopment
oftheepidemicuncertain.Inordertoovercometheproblemoflargeerrorinepidemicforecastingresultsduetothelimitationsof
manyidealassumptionsba
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