基于CNN+SEIR和LSTM的疫情预测预警方法

    公开(公告)号:CN112163705B

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202011054678.X

    申请日:2020-09-29

    Abstract: 本发明涉及一种基于CNN+SEIR和LSTM的疫情预测预警方法,属于信息化领域。利用卷积神经网络CNN+标准传染病SEIR模型作为新冠疫情的预测模型,通过CNN模型从大量的人口迁移的数据中提取特征,然后利用SEIR模型作为新冠疫情的预测模型。所述卷积神经网络CNN用于实现预测模型的特征提取,包括局部感受野、权值共享和池化;预测模型通过卷积神经网络提取来自各个维度的人口迁移数据,将统计得来的患者行动轨迹和人口迁移数据做匹配,利用KL散度计算患者行动轨迹和人口迁移数据的相似度;如果易感染者和患者行动轨迹相似度较大,则见面几率高,否则见面几率小。

    一种新型冠状病毒肺炎疫情多级预警方法及系统

    公开(公告)号:CN111916218A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010796553.8

    申请日:2020-08-10

    Abstract: 本发明涉及一种新型冠状病毒肺炎疫情多级预警方法及系统,属于公共卫生信息化领域。本发明采用基于长短期记忆网络LSTM的新型冠状病毒肺炎疫情群体态势预测算法得出的新冠肺炎疫情群体态势每日新增确诊预测数据,结合百度地图迁徙大数据平台获取的全国城市之间的每天人口流动比例数据以及各城市的行政区划代码数据,经过编码、归一化和坐标映射等处理,通过扩展的K-均值聚类算法得出全国、各城市之间的新冠肺炎疫情多级预警数据。利用多点数据串联,针对实时新冠肺炎疫情信息智能生成预警信息内容,通过网络发送至Web客户端和移动客户端并以可视化方式呈现,为全国各城市区域新冠肺炎疫情多级预警提供数据支持。

    基于LSTM的新冠肺炎疫情群体态势预测方法

    公开(公告)号:CN111798991A

    公开(公告)日:2020-10-20

    申请号:CN202010657929.7

    申请日:2020-07-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM的新冠肺炎疫情群体态势预测方法,属于深度学习技术领域。该方法包括以下步骤:S1:新冠肺炎疫情数据获取;S2:全国新冠肺炎疫情群体态势预测;S3:省、自治区和直辖市新冠肺炎疫情预测;S4:城市新冠肺炎疫情群体态势预测。深度学习目前在许多领域取得了优异的效果,LSTM在时间序列预测问题上表现较好,能够很好的挖掘数据的时间特征和规律,相比于传统的非参数模型效果要好。

    基于LSTM的新冠肺炎疫情群体态势预测方法

    公开(公告)号:CN111798991B

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202010657929.7

    申请日:2020-07-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM的新冠肺炎疫情群体态势预测方法,属于深度学习技术领域。该方法包括以下步骤:S1:新冠肺炎疫情数据获取;S2:全国新冠肺炎疫情群体态势预测;S3:省、自治区和直辖市新冠肺炎疫情预测;S4:城市新冠肺炎疫情群体态势预测。深度学习目前在许多领域取得了优异的效果,LSTM在时间序列预测问题上表现较好,能够很好的挖掘数据的时间特征和规律,相比于传统的非参数模型效果要好。

    基于CNN+SEIR和LSTM的疫情预测预警方法

    公开(公告)号:CN112163705A

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN202011054678.X

    申请日:2020-09-29

    Abstract: 本发明涉及一种基于CNN+SEIR和LSTM的疫情预测预警方法,属于信息化领域。利用卷积神经网络CNN+标准传染病SEIR模型作为新冠疫情的预测模型,通过CNN模型从大量的人口迁移的数据中提取特征,然后利用SEIR模型作为新冠疫情的预测模型。所述卷积神经网络CNN用于实现预测模型的特征提取,包括局部感受野、权值共享和池化;预测模型通过卷积神经网络提取来自各个维度的人口迁移数据,将统计得来的患者行动轨迹和人口迁移数据做匹配,利用KL散度计算患者行动轨迹和人口迁移数据的相似度;如果易感染者和患者行动轨迹相似度较大,则见面几率高,否则见面几率小。

    一种新型冠状病毒肺炎疫情多级预警方法及系统

    公开(公告)号:CN111916218B

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202010796553.8

    申请日:2020-08-10

    Abstract: 本发明涉及一种新型冠状病毒肺炎疫情多级预警方法及系统,属于公共卫生信息化领域。本发明采用基于长短期记忆网络LSTM的新型冠状病毒肺炎疫情群体态势预测算法得出的新冠肺炎疫情群体态势每日新增确诊预测数据,结合百度地图迁徙大数据平台获取的全国城市之间的每天人口流动比例数据以及各城市的行政区划代码数据,经过编码、归一化和坐标映射等处理,通过扩展的K‑均值聚类算法得出全国、各城市之间的新冠肺炎疫情多级预警数据。利用多点数据串联,针对实时新冠肺炎疫情信息智能生成预警信息内容,通过网络发送至Web客户端和移动客户端并以可视化方式呈现,为全国各城市区域新冠肺炎疫情多级预警提供数据支持。

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