[发明专利]外来畜禽疫病传播态势的预警方法及装置

说明书

本发明公开了一种外来畜禽疫病传播态势的预警方法及装置。具体的，所述预警方法包括：获取外来畜禽的检疫数据，基于所述检疫数据，得到待预测疫病的特征数据；通过患病概率模型，根据所述待预测疫病的特征数据确定外来畜禽的待预测疫病的患病概率；其中，患病概率模型通过历史外来畜禽的检疫数据训练得到；基于预设概率以及所述外来畜禽的待预测疫病的患病概率，得到同种所述外来畜禽的待预测疫病的群体风险系数；根据分级预警条件，基于待预测疫病的特征数据、所述群体风险系数确定整批外来畜禽的风险等级，根据所述风险等级，确定预警方案并进行推送。通过本发明的预警方法及装置，能够对外来畜禽疫病的传播态势进行有效的预测预警。

技术领域

本发明涉及疫病预警技术领域，特别是指一种外来畜禽疫病传播态势的预警方法及装置。

背景技术

当今世界动物疫情疫病形势复杂且严峻，而我国从发达国家进口畜禽的行为却日益频繁，因此如何对进境动物进行有效的疫情监控及检疫是畜禽进口工作的重点关注内容。目前进口动物在流入我国前需进行农场检疫、隔离检疫，筛查动物疫病，扑杀阳性动物等。然而，传统的畜禽疫病检疫工作需投入大量的人力物力，且并不能对患病畜禽及相关疫病疫情进行有效的预防预警。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种外来畜禽疫病传播态势的预警方法，能够对外来畜禽疫病的传播态势进行有效的预测预警。

基于上述目的本发明提供的一种外来畜禽疫病传播态势的预警方法，包括：

获取外来畜禽的检疫数据，基于所述检疫数据，得到待预测疫病的特征数据；

通过患病概率模型，根据所述待预测疫病的特征数据确定所述外来畜禽的待预测疫病的患病概率；其中，所述患病概率模型通过历史外来畜禽的检疫数据训练得到；

基于预设概率以及所述外来畜禽的待预测疫病的患病概率，得到同种所述外来畜禽的待预测疫病的群体风险系数；

根据分级预警条件，基于所述待预测疫病的特征数据、所述群体风险系数确定整批所述外来畜禽的风险等级；

根据所述风险等级，确定预警方案并进行推送。

进一步的，还包括：

获取历史外来畜禽的检疫数据，基于所述历史外来畜禽的检疫数据构建原始特征样本集；

基于所述原始特征样本集，通过机器学习算法，构建并训练得到所述患病概率模型。

进一步的，所述基于所述历史外来畜禽的检疫数据构建原始特征样本集的步骤，包括：

对所述历史外来畜禽的检疫数据预处理得到原始特征数据；

统计所述原始特征数据中的患病样本数量；

根据所述患病样本数量，选择匹配的过采样方法；

基于匹配的过采样方法，得到患病样本和非患病样本比例均衡的原始特征样本。

进一步的，所述基于所述原始特征样本集，通过机器学习算法，构建并训练得到所述患病概率模型的步骤，包括：

根据所述原始特征样本集，利用特征工程得到特征样本集；

按比例将所述特征样本集划分为训练集和测试集；

采用多种机器学习算法，基于所述训练集，分别构建并训练得到多个初步患病概率模型；

将所述训练集划分为训练部分和测试部分，利用所述训练部分和所述测试部分，交叉验证所述多个初步患病概率模型并择优；

对择优得到的初步患病概率模型进行再训练优化，得到所述患病概率模型。