[发明专利]一种城轨线路级密切接触者交叉感染风险辨识方法和装置

说明书

本发明提供了一种城轨线路级密切接触者交叉感染风险辨识方法和装置。本发明基于行为科学及数据科学，从微观出行行为分析入手，构建风险暴露线路站点走行时间概率分布模型；从可迭代风险时段角度，不断缩小有交叉感染可能性的密切接触者范围；利用EM算法进行模型求解，估计交叉感染风险暴露列车风险概率及密切接触者交叉感染风险概率，建立密切接触者风险等级评估模型；形成城轨风险等级决策支持与信息查询装置。本发明不仅是提高疑似病例筛选精度和效率的重要手段，也为公众判断自身是否为“密切接触者”提供便捷高效的查询工具，填补了公共交通领域密切接触者风险辨识的空白，对突发事件下公众情绪引导和应急资源部署具有重大决策支持意义。

技术领域

本发明涉及轨道交通乘客健康管理技术领域，尤其涉及一种城轨线路级密切接触者交叉感染风险辨识方法和装置。

背景技术

城市轨道交通(以下简称城轨)作为都市圈内部公共交通运行的骨干力量，是公众出行不可缺少的工具。重大突发公共卫生事件具有“密接触-高传播”特性，在城轨成网运营条件下，一旦发生重大突发公共卫生事件，风险传播速度快、传播范围广，极易产生不可控风险。然而，城轨和飞机、铁路、大巴等公共交通工具具有“一票一车/机”的准确身份辨识功能，若确诊或疑似病例(以下简称病例)乘坐城轨出行，因在进出站时间范围内可登程多辆列车，仅根据物理路径不知道登程列车的情况下无法快速筛查病例的密切接触者(以下简称密接者)。因此，在病例未隔离前、防控措施有限的时期内，如果能够快速辨识密接者并确认交叉感染风险等级，对相关部门提供精准研判、联合防控、公众情绪引导和应急资源部署具有重大决策支持意义。

目前，现有技术针对密接者的疫情隔离管控及轨迹追踪相关的方法，仅涉及飞机、铁路和大巴等公共交通工具中密接者的轨迹追踪及风险类型划分，针对城轨等公共交通工具仅涉及收集基本信息及发布阶段，尚未发现有基于数据驱动自动辨识城轨线路级密接者交叉感染风险的方法或工具。并且，现有技术的方法仅适用于病例仅在城轨路网一条线路上出行，未涉及到换乘和多个线路，未涉及线路中换乘客流的风险辨识情况，无法以城轨路网级为范围筛查密接者。

发明内容

本发明的实施例提供了一种轨道交通密切接触者的交叉感染风险等级获取方法和装置，以克服现有技术的问题。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

根据本发明的一个方面，提供了一种城轨线路级密切接触者交叉感染风险辨识方法，包括：

步骤S1、获取病例的风险暴露线路REL、风险暴露物理路径RER及出行时长；

步骤S2、根据病例的REL、RER及出行时长分析出病例的微观出行行为及出行时间，获取密接者的出行物理路径、微观出行行为和出行过程；

步骤S3、根据病例的微观出行行为及出行过程构成，以及密接者的出行物理路径、微观出行行为和出行过程确定交叉感染风险暴露站点RESFC集合、交叉感染风险暴露列车RETFC集合、交叉感染风险暴露时段REPFC；所述密接者为城轨线路级密切接触者；

步骤S4、构建密接者的交叉感染风险暴露物理路径RERFC集合、有效列车ET集合，一条数据给定一个唯一标识码，构建包含病例的唯一标识码的密接者初始数据集Dataset(0)；

步骤S5、基于密接者初始数据集Dataset(0)构建含隐变量的风险暴露线路REL中各站点的乘客走行时间概率分布模型；

步骤S6，基于期望最大化EM算法对乘客走行时间概率分布模型进行求解，计算出乘客群体的登程列车概率和乘客出站走行时间的分布参数；

步骤S7、根据乘客群体的登程列车概率和乘客出站走行时间的分布参数计算出各个站点的乘客进出站走行时间分布参数，计算出RETFC集合中列车的交叉感染风险概率、密接者列车登程概率；