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摘要
为了给各级政府及时应对突发传染病提供一个指导的方案，本文使用了一种改良易感-感染型+长短期记忆网络+自然语言处理的模型对疫情进行预测。模型应用于猴痘感染数据集时，取得了很好的效果，平均绝对百分比误差为21.23%，平均绝对误差为88.03。此外，借助词频-逆文件频率算法和双向长短时神经记忆网络算法，实现了热词云、情感分析等功能。实验结果显示，本文提出的系统能够更准确地分析病毒的传播规律和发展趋势，对相关舆论、新闻等民间信息更敏感，为预测未来突发传染病的传播规律和发展趋势提供了有效的方法。
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