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龍圖騰網(wǎng)恭喜福州金域醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室有限公司申請(qǐng)的專利一種基于大數(shù)據(jù)的流行性病原體預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119694590B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510207050.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/80；該發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的流行性病原體預(yù)測(cè)方法是由王婭;余高旺;趙超逸;潘海躍;薛來玉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于大數(shù)據(jù)的流行性病原體預(yù)測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的流行性病原體預(yù)測(cè)方法，具體涉及流行性病原體預(yù)測(cè)領(lǐng)域，包括：通過標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議采集交通樞紐的客流量、健康申報(bào)、上下車記錄和環(huán)境數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗和時(shí)空關(guān)聯(lián)處理，生成多因子動(dòng)態(tài)參數(shù)集。基于SEIR模型框架，結(jié)合交通樞紐的時(shí)空數(shù)據(jù)，生成病原體傳播鏈條的多維時(shí)空描述；構(gòu)建時(shí)空動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整傳播路徑權(quán)重，識(shí)別傳播風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級(jí)；利用健康申報(bào)和上下車記錄，追蹤節(jié)點(diǎn)間動(dòng)態(tài)關(guān)系，構(gòu)建傳播主路徑軌跡；通過非線性回歸擬合路徑間的傳播鏈條擴(kuò)大系數(shù)，建立區(qū)域傳播風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。實(shí)時(shí)調(diào)整和驗(yàn)證模型，預(yù)測(cè)高風(fēng)險(xiǎn)路徑并進(jìn)行提前預(yù)警，為流行性病原體擴(kuò)散疫情防控提供數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的流行性病原體預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的流行性病原體預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：S1：通過標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集協(xié)議接口采集監(jiān)控區(qū)域內(nèi)交通樞紐客流量、健康申報(bào)、旅客上下車記錄及環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗與規(guī)范化處理，將數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到時(shí)間維度與地理空間維度，建立多因子動(dòng)態(tài)參數(shù)集，并按時(shí)空屬性進(jìn)行分層存儲(chǔ)；S2：基于SEIR模型的框架建立病原體傳播基礎(chǔ)模型，依據(jù)各交通樞紐的時(shí)空索引自動(dòng)引入多因子動(dòng)態(tài)參數(shù)，生成病原體傳播鏈條的多維時(shí)空描述；S3：基于病原體傳播鏈條的多維時(shí)空描述構(gòu)建時(shí)空動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)，動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的每條邊權(quán)重以表征路徑傳播強(qiáng)度，識(shí)別病原體傳播路徑風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級(jí)；S4：基于每個(gè)節(jié)點(diǎn)的旅客健康申報(bào)數(shù)據(jù)以及節(jié)點(diǎn)旅客上下車記錄，追蹤節(jié)點(diǎn)間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，結(jié)合傳播路徑風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級(jí)識(shí)別順序，構(gòu)建病原體在時(shí)空動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)傳播主路徑軌跡；S5：基于主路徑軌跡與相鄰路徑的路徑傳播強(qiáng)度變化量，通過非線性回歸方法迭代擬合所有相鄰的路徑之間的傳播鏈條擴(kuò)大系數(shù)，建立基于加權(quán)算法的區(qū)域性傳播風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型；S6：將區(qū)域性傳播風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與當(dāng)前實(shí)際計(jì)算結(jié)果進(jìn)行循環(huán)對(duì)比驗(yàn)證，調(diào)整模型參數(shù)直到模型達(dá)到設(shè)定精度值；S7：實(shí)時(shí)對(duì)設(shè)定監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的病原體的傳播路徑的路徑傳播強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，展示病原體的高風(fēng)險(xiǎn)傳播路徑和對(duì)應(yīng)交通樞紐，對(duì)所有高風(fēng)險(xiǎn)傳播路徑中的交通樞紐進(jìn)行病原體擴(kuò)散提前預(yù)警。

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