[發(fā)明專利]人流擴散風(fēng)險的預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011438891.0
• 申請日: 2020-12-07
• 公開（公告）號: CN112529289A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張凌宇;童詠昕;宋冰晨;鄭鵬飛;王晏晟;張露露;吳國斌;葉杰平
• 申請（專利權(quán)）人: 北京嘀嘀無限科技發(fā)展有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26;G16H50/80
• 代理公司: 北京超成律師事務(wù)所 11646
• 代理人: 王曉菲

本申請?zhí)峁┝艘环N人流擴散風(fēng)險的預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)地理數(shù)據(jù)和原始用戶數(shù)據(jù)，生成每個目標(biāo)區(qū)域內(nèi)包括用戶是否為輸入性病例和用戶對應(yīng)的感染日期的移動用戶數(shù)據(jù)；根據(jù)移動用戶數(shù)據(jù)和SEIR模型，確定第一目標(biāo)日期及之后SEIR模型對應(yīng)的第一目標(biāo)參數(shù)，以及第二目標(biāo)日期下各個目標(biāo)區(qū)域中的SEIR模型對應(yīng)的第二目標(biāo)參數(shù)；根據(jù)第一目標(biāo)參數(shù)，生成SEIR模型的目標(biāo)參數(shù)隨時間的變化曲線；在圖形用戶界面上顯示變化曲線以及第二目標(biāo)日期下各個目標(biāo)區(qū)域中SEIR模型對應(yīng)的第二目標(biāo)參數(shù)。這樣，能夠基于真實的移動用戶數(shù)據(jù)，進行時間和空間兩個維度下人流擴散風(fēng)險的預(yù)測，提高了預(yù)測結(jié)果的真實性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及風(fēng)險預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種人流擴散風(fēng)險的預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

在突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)展期間，流行病會隨著人流的移動發(fā)生擴散，民眾對擴散可能帶來的風(fēng)險具有很強的探知需求，該需求包括人流擴散風(fēng)險時間發(fā)展態(tài)勢需求和人流擴散風(fēng)險空間發(fā)展態(tài)勢需求。

目前，相關(guān)部門都是通過在每天的特定時間(比如每天20.00)，統(tǒng)計每個城市內(nèi)各區(qū)域的感染人數(shù)，并根據(jù)不同的感染人數(shù)確定該城市下各區(qū)域的風(fēng)險等級，之后，將各城市各區(qū)域的風(fēng)險等級在地圖上通過不同的警示顏色進行顯示。但是，該種方式，只能定期統(tǒng)計已有感染人數(shù)，無法對人流擴散風(fēng)險進行預(yù)測，因此，無法滿足民眾的需求。

另外，還有一種方式能夠模擬人流移動導(dǎo)致的流行病擴散現(xiàn)象，但是，該種模擬方式，模擬數(shù)據(jù)采用的數(shù)據(jù)集不是來自真實世界的數(shù)據(jù)集，因此，無法準(zhǔn)確的反映人流移動導(dǎo)致流行病擴散的風(fēng)險在真實世界中的時空發(fā)展態(tài)勢。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請的目的在于提供一種人流擴散風(fēng)險的預(yù)測方法、人流擴散風(fēng)險的預(yù)測方法及裝置，能夠基于真實的移動用戶數(shù)據(jù)，進行時間和空間兩個維度下的人流擴散風(fēng)險預(yù)測，真實的反映了人流移動導(dǎo)致的流行病的擴散風(fēng)險，提高了預(yù)測結(jié)果的真實性和準(zhǔn)確性。

第一方面，本申請實施例提供了一種人流擴散風(fēng)險的預(yù)測方法，所述預(yù)測方法包括：

根據(jù)地理數(shù)據(jù)和原始用戶數(shù)據(jù)，生成每個目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的移動用戶數(shù)據(jù)；其中，所述原始用戶數(shù)據(jù)至少包括移動定位數(shù)據(jù)和病例數(shù)據(jù)；所述移動用戶數(shù)據(jù)至少包括：用戶的停留區(qū)域、用戶在所述停留區(qū)域的停留時間、用戶是否為輸入性病例的病例狀態(tài)和輸入性病例對應(yīng)的感染日期；

根據(jù)所述移動用戶數(shù)據(jù)和預(yù)先訓(xùn)練好的SEIR模型，確定第一目標(biāo)日期及之后所述SEIR模型對應(yīng)的第一目標(biāo)參數(shù)，以及第二目標(biāo)日期下各個目標(biāo)區(qū)域中的所述SEIR模型對應(yīng)的第二目標(biāo)參數(shù)；其中，所述SEIR模型的目標(biāo)參數(shù)至少包括四種人群類型分別對應(yīng)的數(shù)量；所述四種人群類型包括：易感者、潛伏者、感染者和康復(fù)者；

在圖形用戶界面上顯示所述第一目標(biāo)日期及之后所述SEIR模型對應(yīng)的第一目標(biāo)參數(shù)的變化曲線，以及第二目標(biāo)日期下各個目標(biāo)區(qū)域中的所述SEIR模型對應(yīng)的第二目標(biāo)參數(shù)。

在一種可能的實施方式中，所述地理數(shù)據(jù)包括區(qū)域邊界數(shù)據(jù)，每一個所述區(qū)域邊界數(shù)據(jù)對應(yīng)一目標(biāo)區(qū)域；所述原始用戶數(shù)據(jù)還包括人口普查數(shù)據(jù)；所述根據(jù)地理數(shù)據(jù)和原始用戶數(shù)據(jù)，生成每個目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的移動用戶數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)所述移動定位數(shù)據(jù)和所述區(qū)域邊界數(shù)據(jù)，確定所述移動定位數(shù)據(jù)中的每個用戶在每個所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的停留時間；

根據(jù)所述移動定位數(shù)據(jù)和所述人口普查數(shù)據(jù)，為所述移動定位數(shù)據(jù)中的每個用戶分配用戶屬性；其中，所述用戶屬性包括以下至少之一：年齡、性別；

根據(jù)所述病例數(shù)據(jù)和每個用戶對應(yīng)的用戶屬性，確定所述移動定位數(shù)據(jù)中每個用戶是否為輸入性病例的病例狀態(tài)和輸入性病例對應(yīng)的感染日期，得到每個目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的移動用戶數(shù)據(jù)。