[发明专利]一种基于居民活动出行数据的病毒传播预测方法

权利要求书

1.一种基于居民活动出行数据的病毒传播预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

预先获取个体单位活动出行数据信息，其中包括获取个体单位活动地点坐标信息、出行信息、出行地点和出行时间；

确定个体单位不同的活动地点与其他个体活动地点之间的空间距离D_ij，并判断个体单位之间的空间距离是否小于设定的空间接触阈值D_min和判断发生近距离接触的个体之间是否有时间重叠；

标定病毒的传播概率P值；

基于病毒的传播概率P值，对于存在时空接触的个体单位i和个体单位j之间，个体中已经有感染者，在近距离的接触过程中，与其近距离接触者就有P的概率被感染；

标定模拟天数，进行数据迭代计算，其中一次迭代计算的结果作为下一次迭代计算的初始变量，并对结果数据进行统计和空间可视化，确定病毒在个体单位间传播的时间和空间特征。

2.根据权利要求1所述的基于居民活动出行数据的病毒传播预测方法，其特征在于，步骤所述预先获取个体单位活动出行数据信息，还包括：

获取个体单位活动出行数据，其中包括个体单位24h中的完整的活动出行行为，至少包括出行目的、出行方式、出行地点和出行时间；

将获取的个体单位活动出行数据以可扩展标记语言格式进行存储，并作为信息输入数据。

3.根据权利要求2所述的基于居民活动出行数据的病毒传播预测方法，其特征在于，所述出行目的至少包括家、工作、购物、上学、休闲和探亲访友；所述出行方式至少包括小汽车、公交、自行车、电动自行车、步行、出租车、和搭乘；所述出行地点为目标区域的平面坐标值特征信息；所述出行时间为24h。

4.根据权利要求1所述的基于居民活动出行数据的病毒传播预测方法，其特征在于，步骤所述判断个体单位之间的空间距离是否小于设定的空间接触阈值D_min，包括以下步骤：

若D_ij≥D_min则个体之间没有发生近距离接触；

若D_ij≤D_min，则进行重新确定个体单位不同的活动地点与其他个体单位活动地点之间的空间距离D_ij。

5.根据权利要求4所述的基于居民活动出行数据的病毒传播预测方法，其特征在于，步骤所述发生近距离接触的个体之间是否有时间重叠，还包括：

标定个体单位i和个体单位j在某一地点活动的开始时间为T_{i_start}和T_{j_start}，活动的结束时间为T_{i_end}和T_{j_end}；

若T_{i_start}＞T_{j_end}或T_{i_end}＜T_{j_start}则个体单位i和个体单位j之间没有时间接触，反之个体单位i和个体单位j之间就存在时空接触。