模型

缺点

传统动力学方法

以局部规律独立性假设为基础，无法对开放式流动环境下的疫情传播做出准确预测，且微分方程的解比较难以得到

时间序列预测方法

受政策等影响因素较大，对疫情传播趋势数据稳定性要求较高，难以捕捉数据间的非线性关系

已有深度学习方法

使用数据量较少，容易导致模型过拟合，使得训练误差小而测试误差大