[發(fā)明專利]基于疫情拐點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110767350.0
• 申請(qǐng)日: 2021-07-07
• 公開（公告）號(hào): CN113450925A
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳雪琴;嚴(yán)浩;李躍;武鑫林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)成都學(xué)院
• 主分類號(hào): G16H50/80
• 分類號(hào): G16H50/80;G16H50/50;G06Q10/04;G06F17/16
• 代理公司: 成都易創(chuàng)經(jīng)云知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51322
• 代理人: 白桂林

本發(fā)明公開了一種基于疫情拐點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，其包括獲取疫情數(shù)據(jù)包；其中，數(shù)據(jù)包中包含的信息有：感染國(guó)家和/或省份的經(jīng)緯度、感染時(shí)間、總?cè)藬?shù)、確診人數(shù)、治愈人數(shù)和死亡人數(shù)。根據(jù)獲取的疫情數(shù)據(jù)包，對(duì)疫情影響因子進(jìn)行分析計(jì)算，得到因子綜合得分，并構(gòu)建疫情傳播模型。通過線性方程對(duì)疫情傳播模型進(jìn)行計(jì)算分析，得到基本再生數(shù)，基本再生數(shù)表示為漸進(jìn)的每代增長(zhǎng)率；其中，若基本再生數(shù)小于1，則表示存在疫情拐點(diǎn)，若基本再生數(shù)大于1，則表示不存在疫情拐點(diǎn)。本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N能夠更加全面、準(zhǔn)確且高效的預(yù)測(cè)疫情拐點(diǎn)的方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及傳染病技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于疫情拐點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

新型冠狀病毒肺炎感染所引發(fā)的急性呼吸道傳染病呈現(xiàn)傳染性強(qiáng)的特點(diǎn)， 疫情在每個(gè)國(guó)家和/或地區(qū)的暴發(fā)進(jìn)程中都需要一個(gè)可靠的預(yù)測(cè)，為防疫工作提 供科學(xué)參考，減少民眾恐慌，降低對(duì)金融市場(chǎng)的不利影響。

自疫情爆發(fā)以來，多項(xiàng)研究基于傳染病動(dòng)力學(xué)模型和相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)疫情發(fā)展 進(jìn)行分析，主要涉及的方法有基于數(shù)據(jù)建立病毒傳播譜，對(duì)城市疫情發(fā)展進(jìn)行 評(píng)估；利用最大似然法估算了COVID-19在意大利及韓國(guó)的基本傳染率并在早 期對(duì)疫情進(jìn)行了預(yù)測(cè)；對(duì)韓國(guó)采取防控措施前后的基本傳染數(shù)分別進(jìn)行了估算， 并對(duì)意大利疫情做出分析；利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣模型分析了韓國(guó)和意大利的疫情 發(fā)展。

也有研究對(duì)基本感染系數(shù)進(jìn)行估算，對(duì)于疫情的防控，不同國(guó)家采取了不 同的措施，表現(xiàn)出不同的疫情發(fā)展趨勢(shì)。例如，韓國(guó)在2月中下旬因大規(guī)模集 會(huì)等原因，COVID-19確診人數(shù)出現(xiàn)大幅增加，后續(xù)由于采取積極的防控措施， 疫情得到有效控制。

此外，美國(guó)、西班牙、法國(guó)、德國(guó)、英國(guó)等多個(gè)國(guó)家的病例確診人數(shù)相繼 呈現(xiàn)出激增態(tài)勢(shì)，疫情防控形勢(shì)嚴(yán)峻。疫情影響因子在對(duì)疫情拐點(diǎn)的分析起到 較大的作用，其疫情拐點(diǎn)是指?jìng)魅静‖F(xiàn)存確診病例總數(shù)達(dá)到峰值并開始下降的 狀態(tài)，疫情拐點(diǎn)何時(shí)出現(xiàn)對(duì)于疫情應(yīng)對(duì)、回歸正常社會(huì)秩序等決策過程有重要 參考意義。因此，如何能夠更加全面、準(zhǔn)確且高效的預(yù)測(cè)疫情拐點(diǎn)的方式成為 研究重點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于疫情拐點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，以解決上述提到的問 題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于疫情拐點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，其包括 獲取疫情數(shù)據(jù)包；其中，數(shù)據(jù)包中包含的信息有：感染國(guó)家和/或省份的經(jīng)緯度、 感染時(shí)間、總?cè)藬?shù)、確診人數(shù)、治愈人數(shù)和死亡人數(shù)。

根據(jù)獲取的疫情數(shù)據(jù)包，對(duì)疫情影響因子進(jìn)行分析計(jì)算，得到因子綜合得 分，并構(gòu)建疫情傳播模型。

通過線性方程對(duì)疫情傳播模型進(jìn)行計(jì)算分析，得到基本再生數(shù)，基本再生 數(shù)表示為漸進(jìn)的每代增長(zhǎng)率；其中，若基本再生數(shù)小于1，則表示存在疫情拐點(diǎn)， 若基本再生數(shù)大于1，則表示不存在疫情拐點(diǎn)。

進(jìn)一步地，因子綜合得分的具體分析步驟為：

建立各個(gè)國(guó)家與公共因子和特殊因子的關(guān)系式，具體為：X^T＝AF+ε；