预测传染病发病率的神经网络模型有哪些

预测传染病发病率的神经网络模型主要包括以下几种：

1. 循环神经网络（RNN）：RNN 可以处理序列数据，可以将过去的信息传递到未来的状态中，对于时间序列数据的预测具有很好的效果。

2. 卷积神经网络（CNN）：CNN 对于图像数据的预测效果非常好，对于传染病的疫情地图等空间数据的处理也非常有效。

3. 长短时记忆神经网络（LSTM）：LSTM 在处理长序列数据的时候，可以有效地避免梯度消失或梯度爆炸的问题，对于预测传染病疫情趋势非常有用。

4. 时空卷积神经网络（STCNN）：STCNN 结合了时空数据的处理，可以同时处理时间和空间数据，对于传染病疫情的预测非常有效。

5. 改进型循环神经网络（GRU）：GRU 是对 LSTM 的改进，在保持 LSTM 的优点的同时，减少了 LSTM 的计算量和内存使用，对于传染病疫情的预测也非常有用。

以上是常用的预测传染病发病率的神经网络模型，选择何种模型要根据具体的数据类型、数据量和需求来选择。