本發(fā)明實(shí)施例公開了一種登革熱傳播風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，通過構(gòu)建SIR－EAKF耦合算法，實(shí)現(xiàn)整個(gè)預(yù)測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)更新，校正由非線性模型動(dòng)態(tài)產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)性誤差，降低模型中參數(shù)初始值的敏感性，提升預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和魯棒性。通過EAKF算法和蚊媒介導(dǎo)SIR模型的耦合設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)模型和參數(shù)隨觀測(cè)數(shù)據(jù)流的同化而更新，獲取狀態(tài)參數(shù)的精確估計(jì)值，從而，該耦合算法能夠?qū)Φ歉餆崃餍泻蛡鞑サ膭?dòng)態(tài)變化趨勢(shì)進(jìn)行精確地預(yù)測(cè)，避免了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型中對(duì)歷史數(shù)據(jù)的高度依賴以及對(duì)零膨脹時(shí)間序列的失效的問題，解決了經(jīng)典動(dòng)力學(xué)模型中參數(shù)初始值敏感性和模型預(yù)測(cè)誤差非線性增長(zhǎng)的問題。本發(fā)明還提供了一種受疫情影響的人口大小自確定方法。