本书全面系统地介绍了传染病预测与预警的多种先进方法，涵盖传播动力学模型、统计预测模型、人工智能方法以及空间分析技术,为深入理解病原体传播规律提供理论支撑，从而实现精确预测疫情趋势，为防控决策提供科学依据。 1.预测：本书深入探讨了传统的传播动力学模型、现代的差分自回归移动平均（ARIMA）模型、前沿的深度学习模型，展现了预测技术的演进与革新，帮助准确判断疫情发展趋势，为疫情防控提供有力支持 2.预警：本书介绍了指数加权移动平均（EWMA）、累积和（CUSUM）等经典方法，以及调整Serfling模型、移动流行区间法（MEM）等创新技术。这些预警方法能够快速响应疫情变化，提前发现潜在风险，为及时采取防控措施赢得时间。