[发明专利]基于人口迁移的疫情预测方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种基于人口迁移的疫情预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

获取疫情数据和人口迁移数据；

根据所述疫情数据和所述人口迁移数据，构建待预测区域的复合城市网络模型；

所述疫情数据通过所述复合城市网络模型计算，得到待预测城市未来K天的感染人群数据；

基于预设疫情区间和所述待预测城市未来K天的感染人群数据，得到K张疫情热力图。

2.如权利要求1所述的一种基于人口迁移的疫情预测方法，其特征在于：所述疫情数据包括所述待预测城市每天的四类人群数据，所述四类人群数据包括易感人群数据、潜伏人群数据、感染人群数据和康复人群数据。

3.如权利要求2所述的一种基于人口迁移的疫情预测方法，其特征在于：当待预测城市为N个时，所述复合城市网络模型包括N个子网络，根据N个城市的疫情数据和所述人口迁移数据，构建N个子网络，包括：

分别根据第n（n=1,...,N）个城市的四类人群数据、第n（n=1,...,N）个城市与第m（m≠n）个城市之间的人口迁移数据，构建第n（n=1,...,N）个子网络。

4.如权利要求3所述的一种基于人口迁移的疫情预测方法，其特征在于：所述N个子网络包括改进SEIR模型，根据第n个城市的四类人群数据、第n个城市与第m（m≠n）个城市之间的人口迁移数据，构建第n个子网络，包括：

获取所述待预测城市的人口总数；

所述第n个城市的四类人群数据、所述第n个城市与第m（m≠n）个城市之间的人口迁移数据、所述每个待预测城市的人口总数通过所述改进SEIR模型计算，得到第n个子网络的疫情动态变化速率；

所述第n个子网络的疫情动态变化速率和所述第n个城市的四类人群数据，通过最小二乘法计算，得到所述第n个子网络的四类人群转换率。

5.如权利要求4所述的一种基于人口迁移的疫情预测方法，其特征在于：所述改进SEIR模型包括城市内部转换和城市外部转换，所述第n个城市的四类人群数据、所述第n个城市与第m（m≠n）个城市之间的人口迁移数据、所述每个待预测城市的人口总数通过所述改进SEIR模型计算，得到第n个子网络的疫情动态变化速率，包括：

所述第n个城市的四类人群数据通过所述城市内部转换计算，得到第n个城市的内部转换疫情数据；

根据所述第n个城市与第m（m≠n）个城市之间的人口迁移数据，得到第n个子网络与第m（m≠n）个子网络的连接强度；

所述第m（m≠n）个城市的人口总数、所述第n个子网络与第m（m≠n）个子网络的连接强度通过所述城市外部转换计算，得到第n个城市的外部转换疫情数据；

根据所述每个待预测城市的人口总数、所述第n个子网络与第m（m≠n）个子网络的连接强度，得到第n个城市的疫情迁移数据；

所述第n个城市的内部转换疫情数据、所述第n个城市的外部转换疫情数据、所述第n个城市的疫情迁移数据通过计算，得到第n个子网络的疫情动态变化速率。

6.如权利要求4所述的一种基于人口迁移的疫情预测方法，其特征在于：所述疫情数据通过所述复合城市网络模型计算，得到待预测城市未来K天的感染人群数据，包括：

第n（n=1,...,N）个城市的疫情数据通过所述第n（n=1,...,N）个子网络计算，得到第n（n=1,...,N）个城市未来K天的感染人群数据。

7.如权利要求1至6任一项所述的一种基于人口迁移的疫情预测方法，其特征在于：基于预设疫情区间和所述待预测城市未来K天的感染人群数据，得到K张疫情热力图，包括：

基于预设疫情区间，将待预测城市第k（k=1,...,K）天的感染人群数据映射至所属区间；

根据预设疫情区间对应的颜色，所述待预测城市显示所述所属区间相应的颜色，得到第k（k=1,...,K）张疫情热力图。