一种基于PINN的自然疫源性疾病传播机制建模方法和系统

本发明提供了一种基于PINN的自然疫源性疾病传播机制建模方法和系统，用于自然疫源性疾病传播过程的机理推演与时空预测。首先，构建宿主种群模型和宿主‑人群耦合传播动力学模型；其次，将动力学方程组作为物理约束嵌入物理信息神经网络；最后，通过联合损失函数优化网络学习，实现病例数据预测与参数反演的双向驱动。本方法解决了现有技术中宿主‑人群耦合机制缺失、环境因素建模不足、数据驱动与机理建模割裂等问题，实现了机理建模与数据学习的双向驱动，显著提升了时空模拟精度、可解释性与模型泛化能力。