联合同化状态与参数的传染病预测方法及系统

本发明提供一种联合同化状态与参数的传染病预测方法及系统，涉及传染病预测技术领域，包括通过获取传染病历史数据，构建传染病动力模型，并采用集合卡尔曼滤波技术对模型状态和参数进行联合优化。创新性地引入了状态与参数空间变换机制，通过对状态变量实施对数变换、对模型参数实施逻辑斯蒂变换，确保了物理约束条件下的数值稳定性。同时设计了自适应协方差膨胀机制，基于预测误差动态调整参数协方差，有效平衡了参数估计的稳定性与快速响应能力。本发明显著提升了传染病预测的准确性和可靠性，能够为传染病传播防控决策提供及时有效的科学支持。