本研究旨在利用长短期记忆网络（LSTM）对新型病毒传播风险进行预测。LSTM作为一种深度学习模型，擅长处理时间序列数据，能够捕捉到病毒传播过程中的复杂动态模式。研究首先构建了一个基于LSTM的预测模型，通过调整网络结构、激活函数和超参数，优化模型的预测性能。数据收集方面，研究整合了来自权威公共卫生数据库和新闻报道的历史病毒传播数据，包括每日新增确诊、死亡和恢复人数等关键指标。数据经过预处理，包括归一化和序列填充，以确保模型训练的有效性。模型训练采用交叉验证和早停法，防止过拟合，并通过均方误差和决定系数评估预测准确性。研究结果表明，LSTM模型在病毒传播风险预测中具有显著优势，能够为公共卫生决策提供有力支持。

此外，研究还探讨了LSTM模型在实际应用中的潜力和影响。通过可视化预测结果，展示了病毒传播趋势和预测准确性，有助于公共卫生决策者理解和应用模型。研究评估了模型在疫情监测、预警和防控策略制定中的作用，以及其对公共卫生政策和资源分配的潜在影响。尽管模型在某些方面存在局限性，如对突发事件的敏感性不足，但研究为未来的改进方向提供了参考。总体而言，基于LSTM的新型病毒传播风险预测研究为公共卫生领域提供了一种有效的工具，有助于提高疫情应对的效率和准确性，具有重要的理论和实践意义。

图3-1 系统功能模块图

可视化效果图如下所示：

图5-1 数据可视化看板