[發明專利]一種面向流行病防控的大規模人口接觸網絡建模方法

有效

• 申請號: 202010065785.6
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN111145917B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 羅暉
• 申請（專利權）人: 羅暉
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80;G16H40/00;G06Q50/26;G06F16/22;G06F16/2458
• 代理公司: 北京高航知識產權代理有限公司 11530
• 代理人: 鄭華麗

本發明提供一種面向流行病防控的大規模人口接觸網絡建模方法，包括：采用張量建模動態人口接觸網絡，其中采用空間的基底表示動態人口接觸網絡的空間模式，采用基底的線性組合系數表示動態人口接觸網絡的時間模式；構建包含多個虛擬場景的虛擬社會；并基于虛擬場景計算各場景中各虛擬個體之間的交互概率，構成動態人口接觸網絡的空間模式；根據選定的流行病傳播模型以及相應的病理學參數，結合動態人口接觸網絡建立獲取動態人口接觸網絡時間模式的優化目標函數；使用雙重迭代優化算法求解估算動態人口接觸網絡時間模式。本發明提出了一套完整的建模方案，能夠實現大規模人口接觸網絡構建的需要。

技術領域

本發明涉及人工智能軟件領域，特別是一種面向流行病防控的大規模人口接觸網絡建模方法。

背景技術

流行性傳染病(簡稱流行病)的每次爆發都會給人類社會帶來巨大損失。因此，建立行之有效的流行病防控措施意義重大。在計算流行病中學中，人與人之間的接觸也成為“社會接觸”。人口的接觸結構顯著影響著流行病傳播的時空模式，準確把握人口接觸結構不盡可以幫助人們定量的分析和預測流行病傳播的過程、途徑和趨勢，還能夠幫助相關部門的決策者更好的指定和評估疫情控制措施。

現有技術中，流行病學、社會學和計算機科學等多個領域的學者對如何準確獲取人口接觸結構做了很多嘗試，然而，由于成本過高等問題，這些研究都局限于特定的小規模樣本中，難以獲得大規模人口的接觸結構，因此如何能夠準確構建出大規模人口在個體水平上的接觸結構成為了亟待解決的問題。

發明內容

針對上述問題，本發明旨在提供一種面向流行病防控的大規模人口接觸網絡建模方法。

本發明的目的采用以下技術方案來實現：

提供一種面向流行病防控的大規模人口接觸網絡建模方法，其特征在于，包括：

采用張量M∈R^G×G×T建模動態人口接觸網絡，其中采用空間R^G×G×T的基底表示動態人口接觸網絡的空間模式，采用基底的線性組合系數W＝{w₁,…,w_R}表示動態人口接觸網絡的時間模式；

構建包含多個虛擬場景的虛擬社會；并基于虛擬場景計算各場景中各虛擬個體之間的交互概率，構成動態人口接觸網絡的空間模式其中表示場景r下各虛擬個體之間的接觸概率；

根據選定的流行病傳播模型以及相應的病理學參數，結合動態人口接觸網絡建立獲取動態人口接觸網絡時間模式的優化目標函數；使用雙重迭代優化算法求解估算動態人口接觸網絡時間模式W＝{w₁,…,w_R}，其中w_r表示場景r下各虛擬個體之間的接觸強度。

在一種實施方式中，該方法還包括，基于包括人口普查數據、公交信息卡數據、社會醫院統計信息的多元數據構建虛擬社會，其中虛擬社會包含家庭、學校、工作、通勤、醫院、公共場所的虛擬場景；

其中，構建虛擬社會的方法包括：

虛擬行政區：根據人口普查數據中的行政區域劃分和各個行政區內的人口統計數據，建立虛擬行政區，為每個虛擬行政區分配相應數量的虛擬個體；根據各個行政區性別比例和年齡分布數據，為各虛擬行政區中的虛擬個體指定性別和年齡。

虛擬家庭：根據各行政區家庭戶數統計數量為每個虛擬行政區分配相應數量的家庭。根據戶主年齡分布、家庭成員數量和家庭組成結構等統計數量將每個虛擬個體分配到不同的虛擬家庭中；

虛擬校園：根據各行政區包含學校數量和種類的統計數據，為每個虛擬行政區分配相應數量和種類的學校；根據學校類型、人數、位置及就讀率等統計數據為每個適齡虛擬個體分配就讀學校；