[发明专利]流行病预测方法、计算机装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种流行病预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取流行病监测的时间序列数据；

计算所述时间序列数据中每个流行病监测数据对应时间点属于流行季/非流行季转折点的概率，得到一组概率序列；

确定所述概率序列中的概率峰值，得到概率峰值序列；

对所述概率峰值序列中的概率峰值进行筛选，根据筛选后的概率峰值得到所述时间序列数据的流行季/非流行季转折点；

确定每个流行季/非流行季转折点的类型，所述类型包括上升转折点和下降转折点，所述上升转折点为流行病流行季的起始点，所述下降转折点为流行病流行季的终止点；

所述时间序列数据为X＝[x₀,x₁,x₂,…,x_t]，时间点0为已知的上一个流行季/非流行季转折点，时间点t为给定时间点，r_i表示时间点i到上一个流行季/非流行季转折点的间距，所述计算所述时间序列数据中每个流行病监测数据对应时间点属于流行季/非流行季转折点的概率包括：

A、时间点0属于流行季/非流行季转折点的概率为1，即P₀(r₀)＝1；

B、对于时间点i，1≤i≤t：

时间点i的真实值x_i基于[x₀…x_i-1]序列分布的概率为P(x_i|x_0:i-1)，

其中μ_0:i-1表示[x₀,…,x_i-1]的均值，σ_0:i-1表示[x₀,…x_i-1]的标准差；

上一时间点i-1属于流行季/非流行季转折点的概率为P_i-1(r_i-1)；

r_i-1转变成r_i的概率为P_i(r_i|r_i-1)，r_i都是由上一时间点r_i-1变化而来，r_i＝r_i-1+1或r_i＝0，P_i(r_i|r_i-1)＝0.5；

则时间点i属于流行季/非流行季转折点概率为P_i(r_i)：

P_i(r_i)＝P_i-1(r_i-1)*P_i(r_i|r_i-1)*P(x_i|x_0:i-1)。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述概率峰值序列中的概率峰值进行筛选，根据筛选后的概率峰值得到所述时间序列数据的流行季/非流行季转折点包括：

计算所述概率峰值序列的预设百分位数，以所述预设百分位数作为筛选的阈值，若所述所述概率峰值序列中的概率峰值大于所述预设百分位数，则所述概率峰值为流行季/非流行季转折点；或者

计算所述概率峰值序列的平均数，以所述平均数作为筛选的阈值，若所述所述概率峰值序列中的概率峰值大于所述平均数，则所述概率峰值为流行季/非流行季转折点；或者

计算所述概率峰值序列的中位数，以所述中位数作为筛选的阈值，若所述所述概率峰值序列中的概率峰值大于所述中位数，则所述概率峰值为流行季/非流行季转折点。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述流行病监测数据包括流行病的就诊数、就诊率、发病数或发病率。