[发明专利]一种基于时间序列的边境地区症状预警方法

说明书

本发明涉及一种基于时间序列的边境地区症状预警方法，区域症状预警就是领域。本发明从基层机构获取症状数据；筛选合适的机构；对收集到的数据进行处理并建立数据库进行存储；依照时间序列，对数据进行合并，获取区域总量；以当前预测时间的前一周的数据为基础数据，获取平均症状数；获取相对于平均症状数的当前预测时间的离散程度；根据平均症状数与离散程度，计算出当前预测时间的预警程度值Q₁；与阈值相比较，判定是否提取信息；第二次数据预警处理，根据平均症状数与离散程度，计算出当前预测时间的预警程度值Q₂；与阈值相比较，判定是否提取信息；使用第二次的预警数据，计算出警示性预警值Q₃；判断是否需要警示预警。

技术领域

本发明涉及一种基于时间序列的边境地区症状预警方法，区域症状预警就是领域。

背景技术

边境地区人口流动性比较大，因国际边境贸易的特殊性，边境人口可以轻松的往返两国，这就给一些疾病的防御带来了困难。

现有的防御预警措施集中在边境疫情监测站，主要针对的是入关人员的体征特征，但是对于边境往返便利的常住人口将失去作用，不能够实时的对症状做出预警。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于时间序列的边境地区症状预警方法，能够更加方便和准确的去进行针对性的人员实施疫情防御工作，用以解决上述问题。

本发明的技术方案是：一种基于时间序列的边境地区症状预警方法，从边境地区获取基层机构的症状数据，比如：医院就诊人员的症状，边境学校学生缺勤原因，边境流动人口检疫站的症状检测数据等，从中选取符合数据收集特点的机构，移除不符合要求的机构点，确保数据的合理性和实时性。

对收集到的基层机构的症状数据之后，建立数据库，对相关数据进行分类储存。

对于数据库中的症状数据进行处理，按照时间序列，将区域数据进行合并，得到以时间序列为标准的区域症状总量；以当前预测时间为起点，获取一周前的数据为基准数据的情况下的区域平均症状数；计算时间序列中，相对于区域平均症状数的离散程度值；根据平均症状数和离散程度，计算出当前预测时间的预警程度值。

预警程度值与经验预警阈值进行对比，当预警程度值小于经验预警阈值时，放弃此次预警；当预警程度值大于经验预警阈值时，提取预警信息；进行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，获取时间序列中间，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；用当前预测时间点的预警程度值与之前设定的经验阈值进行比对，当预警程度值小于经验预警阈值时，放弃此次预警；当预警程度值大于经验预警阈值时，提取预警信息。

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的叠加结果，得到一个最高灵敏度的警示性预警值，与阈值进行比对，当小于阈值时，放弃此次预警；当大于阈值时，提取预警信息；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。

具体步骤为：

第一步：从边境基层机构获取症状数据，机构包括学校，医院，边境检验站等会发生病情症状的机构；

第二步：对初步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，已确保数据的合理性和真实性；

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；