تقدم هذه الدراسة طريقة هجينة لدمج البيانات تعزز من دقة التنبؤ لنموذج SEAIQR (المعرضون-المصابون-غير الأعراض-المعزولون-المزالون) المعتمد على الزمن لتوقع الأوبئة. من خلال دمج تصفية كالمان الجماعية في الوقت الحقيقي مع خوارزمية الجيران الأقرب، تجمع هذه الطريقة بفعالية بين التعديلات الديناميكية والتعرف على الأنماط المخصصة لديناميات الأوبئة. تظهر التجارب العددية التي تستخدم بيانات حالات COVID-19 من…