[發明專利]一種基于人群流動水平的傳染病趨勢估計方法

在審

• 申請號: 202211070084.7
• 申請日: 2022-09-02
• 公開（公告）號: CN115602336A
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發明（設計）人: 賀詩波;邵存祺;李超;余睿偉;吳旻誠;陳積明
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80;G16H50/20
• 代理公司: 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213
• 代理人: 吳昌榀

1.一種基于人群流動水平的傳染病趨勢估計方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，根據傳染病趨勢曲線獲取需求，以天為單位讀取歷史人群軌跡記錄數據，第t日的單日數據記錄數記為M(t)條，該信息包含記錄時間戳{T_i}、產生記錄用戶{u_i}以及用戶位置{p_i}，將信息數據集記為{X_i}，其中i＝1，2，3，…，M(t)；

步驟2，平均速度計算：利用步驟1中的數據集{X_i}計算全體用戶當日的平均速度，記第t日的全體用戶平均速度為μ(t)；

步驟3，空間同位水平計算：利用步驟2中獲取的當日全體用戶平均速度μ(t)，每日總秒數T_day，當地的人口密度λ，預設的接觸判定半徑R_c計算當日的空間同位水平，記為α(t)；

步驟4，感染率與初始感染人數擬合：利用步驟3中計算得到的當日空間同位水平α(t)、預設的轉移率γ、當地總人數N以及預估的接觸到感染的時延T_e，對預設的多組待檢驗感染率和初始感染人數數據對(β₀，I₀)進行模擬，通過計算各組模擬過程中每日的易感人群總數S(t)與感染人數I(t)，獲取模擬得到的累計感染人數，并將其與當日的真實累計感染人數C(t)進行比較，從而獲取最優的感染率和初始感染人數數據對

步驟5，傳染病趨勢估計：利用步驟4計算得到的最優的感染率和初始感染人數數據對作為初始值，利用步驟3中計算得到的每日人群軌跡記錄數據計算獲取的空間同位水平α(t)、預設的轉移率γ、當地總人數N以及預估的接觸到感染的時延T_e對傳染病趨勢進行模擬，得到未來的傳染病趨勢變化曲線。

2.根據權利要求1所述的一種基于人群流動水平的傳染病趨勢估計方法，其特征在于，所述步驟2中，首先對所有記錄分別以用戶名為第一優先級基準、以時間戳為第二優先級基準進行升序排序，并逐行對上一行作差，獲取相鄰兩條記錄的差值，并根據時間差值{ΔT_i}，位置差值{Δp_i}進行異常差值篩選，篩選方法為：

將異常點類型分別類型1、類型2、類型3三種；

類型1的判據公式為ΔT_i＜ΔT_min或ΔT_i＞ΔT_max，判據特征為相鄰記錄時間差值過大或過小；

類型2的判據公式為Δp_i＜Δp_min或Δp_i＞Δp_max，判據特征為相鄰記錄位置差值過大或過小；

類型3的判據公式為u_i≠u_i+1，判據特征為相鄰記錄不屬于同一用戶；

其中ΔT_min為時間差值下限，ΔT_max為時間差值上限，Δp_min為位置差值下限，Δp_max為位置差值上限；

記獲得的差值記錄為{ΔX_i}，總共為M₁(t)條，共包含M_u(t)個不同用戶，對每一個用戶，記該用戶為u_k，計算其速度其計算公式如下：

計算當日所有用戶的平均速度μ(t)，其計算公式如下：

3.根據權利要求1所述的一種基于人群流動水平的傳染病趨勢估計方法，其特征在于，所述步驟3中，可利用步驟2計算得到的每日所有用戶的平均速度μ(t)計算每日的空間同位水平α(t)，其計算公式如下：

其中T_day為每日秒數，即86400秒；λ為當地人口密度；R_c為判定接觸半徑。