[发明专利]一种基于时间序列的边境地区症状预警方法

权利要求书

1.一种基于时间序列的边境地区症状预警方法，其特征在于：

第一步：从边境基层机构获取症状数据；

第二步：对收集上来的数据进行处理，从中筛选出上报数据合适的机构，将不合适的机构从症状收集环节移除；

第三步：按照时间序列，对数据库中的数据进行合并，得到以时间序列为标准的区域症状总量C；

第四步：以当前预测时间为基准，以前一周的各时间段的区域症状综合为基础数据，获取其区域平均症状数N₁；

第五步：获取时间序列中，相对于区域平均症状数的当前预测时间区域症状总量的离散程度M₁；

第六步：根据区域平均症状数和离散程度，计算出当前预测时间点的预警程度值Q₁；

第七步：用当前预测时间点的预警程度值Q₁与之前设定的经验阈值Q_L1进行比对，当Q₁＜Q_L1时，放弃此次预警；当Q₁＞Q_L1时，提取预警信息；

第八步：第二次数据预警处理，获取当前预测时间区域症状数去除相邻两天数据后，前一周的区域平均症状数N₂；

第九步：获取时间序列中，相对于区域平均症状数的当前预测时间区域症状总量的离散程度M₂；

第十步：用当前预测时间点的预警程度值Q₂与之前设定的经验阈值Q_L2进行比对，当Q₂＜Q_L2时，放弃此次预警；当Q₂＞Q_L2时，提取预警信息；

第十一步：根据第二次预警处理的数据，使用前两次的时间序列上的预警程度值Q₂的叠加结果，得到一个最高灵敏度的警示性预警值Q₃，与阈值Q_L3进行比对，当Q₃＜Q_L3时，放弃此次预警；当Q₃＞Q_L3时，提取预警信息；

第十二步：将所有提取出来的预警信息进行可视化处理，使用时间序列折线图和二维表格进行展示，已直观的确定预警未知，进行实际的区域性定点人工排查。