在本研究中，我们提出了一种基于自我关注的区域流感预测模型，称为SAIFlu-Net。该模型利用一个较长的短期记忆网络来提取每个区域的时间序列模式，并利用自我注意机制来发现发生模式之间的相似性。为了评估其性能，我们使用每周区域流感数据集对现有的预测模型进行了广泛的实验。结果表明，该模型在均方根误差和皮尔逊相关系数方面均优于其他模型。
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