急性传染病的发病预测方法、装置及计算机可读存储介质 .pdfVIP

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利说明书

(10)申请公布号CN110136842A

(43)申请公布日2019.08.16

(21)申请号CN201910269137.X

(22)申请日2019.04.04

(71)申请人平安科技(深圳)有限公司

地址518000广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23

楼

(72)发明人陈娴娴阮晓雯徐亮

(74)专利代理机构深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人高杰

(51)Int.CI

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

急性传染病的发病预测方法、装置

及计算机可读存储介质

(57)摘要

本发明涉及一种人工智能技术，揭

露了一种急性传染病的发病预测方法，该

方法包括：获得影响急性传染病发病的时

序数据集，并按照预设方法对所述时序数

据集执行数据处理，以从所述时序数据集

中筛选出影响所述急性传染病发病的主成

分因子数据；基于筛选出来的影响所述急

性传染病发病的主成分因子数据，结合预

设的多个单项预测模型的加权平均，构建

急性传染病发病的组合预测模型；利用所

述组合预测模型的计算公式自动化预测出

所述急性传染病发病的爆发时期。本发明

还提出一种装置以及一种计算机可读存储

介质。本发明能够对急性传染病具有很好

的预测效果。

法律状态

法律状态公告日法律状态信息法律状态

2021-04-20实质审查的生效实质审查的生效

2019-08-16公开公开

权利要求说明书

1.一种急性传染病的发病预测方法,其特征在于,所述方法包括:

获得影响急性传染病发病的时序数据集,并按照预设方法对所述时序数据集执行数

据处理,以从所述时序数据集中筛选出影响所述急性传染病发病的主成分因子数据;

基于筛选出来的影响所述急性传染病发病的主成分因子数据,结合预设的多个单项

预测模型的加权平均,构建急性传染病发病的组合预测模型;

利用所述组合预测模型的计算公式自动化预测出所述急性传染病发病的爆发时期。

2.如权利要求1所述的急性传染病的发病预测方法,其特征在于,所述获得影响急性

传染病发病的时序数据集包括:

基于中国疾病预防控制信息管理系统,获得预设地区近N年的预设类型急性传染病

的疫情报告卡,收集患者的临床发病资料;

通过该地区气象局获得所述地区的气象资料数据;

对所获得的临床发病资料以及气象资料数据建立Excel时序数据集。

3.如权利要求2所述的急性传染病的发病预测方法,其特征在于,所述按照预设方法

对所述时序数据集执行数据处理,以从所述时序数据集中筛选出影响所述急性传染

病发病的主成分因子数据包括:

对所述时序数据集中的数据进行数据清洗处理,得到标准化数据集;

基于上述清洗后的时序数据集,利用深度学习算法分析所述时序数据集的特征,扩充

特征数据维度;

利用主成分分析算法对扩充的特征数据进行降维处理,筛选特征值,以确定影响水痘

发病的主成分。

4.如权利要求1所述的急性传染病的发病预测方法,其特征在于,所述预设的多个单

项预测模型包括ARIMA模型以及BP神经网络模型。

5.如权利要求4所述的急性传染病的发病预测方法,其特征在于,所述结合预设的多

个单项预测模型的加权平均,构建急性传染病发病的组合预测模型包括:

计算所述ARIMA模型和BP神经网络模型的误差平方和e

j

,并通过整体误差平方和最小的原则对所述ARIMA模型和BP神经网络模型的权数

进行赋值,所述赋值的计算公式为:

其中,m为组合预测模型中的单项预测模型的个数。

6.一种装置,其特征在