[发明专利]一种传染病趋势预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种传染病趋势预测方法，所述方法包括：

在自然发病阶段的数据样本中提取出一个数据样本作为当前自然样本；若趋势预测模型不满足预先设置的所述自然发病阶段对应的收敛条件，将所述当前自然样本输入至所述趋势预测模型，使用所述当前自然样本对所述趋势预测模型进行训练，得到所述趋势预测模型的至少一个自然参数；将所述当前自然样本的下一个自然样本作为所述当前自然样本，重复执行上述操作，直到所述趋势预测模型满足所述自然发病阶段对应的收敛条件；

在城市管控阶段的数据样本中提取出一个数据样本作为当前管控样本；若所述趋势预测模型不满足预先设置的所述城市管控阶段对应的收敛条件，将所述当前管控样本输入至所述趋势预测模型，使用所述当前管控样本对所述趋势预测模型进行训练，得到所述趋势预测模型的至少一个管控参数；将所述当前管控样本的下一个管控样本作为所述当前管控样本，重复执行上述操作，直到所述趋势预测模型满足所述城市管控阶段对应的收敛条件；

获取当前周期之前的N个历史周期内每一个历史周期的隔离人员的数量；其中，所述隔离人员的数量包括：死亡人员的数量和恢复人员的数量；

将每一个历史周期的隔离人员的数量输入至训练好的趋势预测模型中；获取所述趋势预测模型基于每一个历史周期的隔离人员的数量以及预先获取的先验知识输出的所述当前周期之后的M个未来周期内每一个未来周期的隔离人员的数量；所述先验知识包括：感染概率、平均接触人数、潜伏期暴露系数、死亡或者恢复系数；其中，所述感染概率的取值范围为[0.01-0.07]；所述平均接触人数的取值范围为[2-7]；所述潜伏期暴露系数的取值范围为[1/14-1/10]；所述死亡或者恢复系数的取值范围为[1/10-1]；

基于每一个未来周期的隔离人员的数量预测出传染病在所述M个未来周期内的疫情趋势；其中，N和M均为大于等于1的自然数。

2.根据权利要求1所述的方法，所述自然发病阶段的数据样本包括：目标地理范围内的人群在所述自然发病阶段中预定发病状态下的数量；其中，所述预定发病状态包括：易感态、暴露态、感病态以及隔离态。

3.根据权利要求1所述的方法，所述城市管控阶段的数据样本包括：目标地理范围内的人群在所述城市管控阶段中预定发病状态下的数量；其中，所述预定发病状态包括：易感态、暴露态、感病态以及隔离态。

4.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

当目标地理范围内的人口向所述目标地理范围外迁出或者所述目标地理范围外的人口向所述目标地理范围内迁入时，在所述自然发病阶段的新的数据样本中提取出一个新的数据样本作为当前新的自然样本；

若所述趋势预测模型不满足预先设置的所述自然发病阶段对应的新的收敛条件，将所述当前新的自然样本输入至所述趋势预测模型，使用所述当前新的自然样本对所述趋势预测模型进行训练，得到所述趋势预测模型的至少一个新的自然参数；将所述当前新的自然样本的下一个新的自然样本作为所述当前新的自然样本，重复执行上述操作，直到所述趋势预测模型满足所述自然发病阶段对应的新的收敛条件。

5.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：

在所述城市管控阶段的新的数据样本中提取出一个新的数据样本作为当前新的管控样本；

若所述趋势预测模型不满足预先设置的所述城市管控阶段对应的新的收敛条件，将所述当前新的管控样本输入至所述趋势预测模型，使用所述当前新的管控样本对所述趋势预测模型进行训练，得到所述趋势预测模型的至少一个新的管控参数；将所述当前新的管控样本的下一个新的管控样本作为所述当前新的管控样本，重复执行上述操作，直到所述趋势预测模型满足所述城市管控阶段对应的新的收敛条件。