优化SEIR传染病预测模型，包含真实值与预测值

优化SEIR传染病预测模型的一种方法是使用参数优化算法来调整模型中的参数，以使其更好地拟合真实数据。常见的参数优化算法包括梯度下降、遗传算法、粒子群优化等。

另外，还可以使用更复杂的机器学习算法来构建预测模型，例如支持向量机、神经网络等。这些算法可以更好地处理非线性关系和高维数据，并且可以自动学习特征，从而提高预测准确性。

为了评估预测模型的准确性，可以使用常见的评估指标，例如均方根误差、平均绝对误差、相关系数等。同时，为了更好地可视化真实值与预测值之间的差异，可以使用线图或散点图来展示预测结果。