[发明专利]基于空间地理分析和机器学习的疫情预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于空间地理分析和机器学习的疫情预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

数据采集步骤，基于预设的检测时间段对疫情数据进行周期性采集，其中所述疫情数据包括但不限于疫情感染情况数据、疫情防护情况数据、环境安全数据以及社会人文数据；

空间分析步骤，基于地理空间分析程序在所述检测时间段内对指定地理单位进行全局自相关及局部自相关检测分析，得到全局自相关系数及检验结果；

数据处理步骤，根据所述疫情数据、所述全局自相关系数以及检验结果进行归一化处理，得到标准数据；

模型建立步骤，基于指定算法构建机器学习模型，并基于所述标准数据对所述机器学习模型进行训练、验证以及预测数据，得到预测模型；

预测数据步骤，基于所述数据采集的步骤获取的数据作为所述预测模型的输入数据，所述预测模型根据空间分析步骤及数据处理步骤的输出数据进行参数修正后输出预测数据，其中所述预测数据包括所述指定地理单位在所述检测时间段内的感染人数以及各地理单位之间的疫情蔓延走向趋势。

2.根据权利要求1所述的基于空间地理分析和机器学习的疫情预警方法，其特征在于，所述数据采集步骤具体包括：

疫情感染情况数据采集，在所述检测时间段内检测所述地理单位的感染人数、感染程度以及在指定时间内到访的所述地理单位和接触人员信息；

疫情防护情况数据采集，在所述检测时间段内检测所述地理单位的疫情防护医疗器械用品采购数量、疫情监测道路通行人数、疫情监测道路劝返人数、疫情宣传页分发张数以及道路消毒次数；

环境安全数据采集，在所述检测时间段内检测所述地理单位的温度、湿度、酸碱性PH值、空气污染程度以及雾霾程度；

社会人文数据采集，在所述检测时间段内检测所述地理单位的节假日信息、犯罪违法案件起数、当地居民生活物资采购金额以及当地居民生活物资需求量。

3.根据权利要求2所述的基于空间地理分析和机器学习的疫情预警方法，其特征在于：

所述当地居民生活物资采购金额通过网络购物平台发往该地区的物品金额以及当地超市售卖生活物品金额进行计算；

所述当地居民生活物资需求量通过在网络购物平台要求补货商品单价以及与补货次数进行计算。

4.根据权利要求1所述的基于空间地理分析和机器学习的疫情预警方法，其特征在于，所述空间分析步骤具体包括：

基于所述地理空间分析程序对所述指定地理单位与多个所述地理单位的全局自相关和局部自相关进行分析，其中所述地理空间分析程序包括但不限于Argis、Arcmap、Geoda以及Python地理空间分析程序。

5.根据权利要求1所述的基于空间地理分析和机器学习的疫情预警方法，其特征在于，所述归一化处理包括但不限于min-max标准化、log函数转换、atan函数转换、z-score标准化、Decimal scaling小数定标标准化、Logistic/Softmax变换以及模糊量化模式。

6.根据权利要求1所述的基于空间地理分析和机器学习的疫情预警方法，其特征在于，所述指定算法包括但不限于BP神经网络、卷积神经网络、决策树、朴素贝叶斯、最小二乘法、逻辑回归、支持向量机、集成方法、ARIMA及其衍生算法。