大学疫情传播模型主要包括以下几种：

SIR模型：

这是最简单且最经典的流行病学模型之一，将人群分为易感者（S）、感染者（I）和恢复者（R）三类。模型假设人群是均匀混合的，个体之间接触的概率相等，感染者具有相同的传染性，恢复者获得永久免疫力，出生率和死亡率可以忽略不计。

SIS模型：

与SIR模型类似，SIS模型也分为易感者（S）和感染者（I）两类，但不同的是，恢复者（R）并不会获得永久免疫力，而是会重新回到易感者（S）的状态。

SIRQ模型：

在SIR模型的基础上增加了隔离者（Q）类，用于描述被隔离的感染者，从而更详细地刻画疫情的传播动态。

ISIR模型：

将人群分为易感者（S）、感染者（I）、隔离者（I）和恢复者（R）四类，考虑了感染者被隔离的情况。

SEIR模型：

将人群划分为四个相互转换的亚群：易感者（S）、暴露者（E）、感染者（I）和康复者（R）。该模型通过微分方程描述疾病在人群中的传播动态。

SIRS模型：

在SIR模型的基础上，增加了暴露者（E）类别，即那些已经被感染但尚未表现出症状的人群。

时空注意力驱动的自编码器框架：

该模型结合了空间注意力机制和时间注意力机制，用于捕捉疫情数据中的空间和时间依赖性。通过LSTM网络编码和解码，模型能够预测不同地区的新冠肺炎病毒传播趋势。

传播半衰期预测模型：

基于传染病传播的基础模型，通过指数下降函数来计算疫情传播的下降速度，用于预测疫情的传播趋势。

系统动力学模型：

传统疫情传播的研究方法，一般用微分方程来描述个体状态的变化关系，分析均衡解的特征及参数之间的关系，得到传染病在人群中的传播规律。

非线性动力学模型：

用于研究疫情传播的非线性行为，通过构建复杂的数学模型来模拟疫情传播过程，并预测疫情的发展趋势。

这些模型在理解和预测疫情动态方面起着关键作用，有助于制定有效的防控措施和公共卫生政策。选择合适的模型需要根据具体疫情的特点和可用数据来进行。