[发明专利]人流扩散风险的预测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种人流扩散风险的预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据地理数据和原始用户数据，生成每个目标区域内包括用户是否为输入性病例和用户对应的感染日期的移动用户数据；根据移动用户数据和SEIR模型，确定第一目标日期及之后SEIR模型对应的第一目标参数，以及第二目标日期下各个目标区域中的SEIR模型对应的第二目标参数；根据第一目标参数，生成SEIR模型的目标参数随时间的变化曲线；在图形用户界面上显示变化曲线以及第二目标日期下各个目标区域中SEIR模型对应的第二目标参数。这样，能够基于真实的移动用户数据，进行时间和空间两个维度下人流扩散风险的预测，提高了预测结果的真实性和准确性。

技术领域

本申请涉及风险预测技术领域，具体而言，涉及一种人流扩散风险的预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在突发公共卫生事件发展期间，流行病会随着人流的移动发生扩散，民众对扩散可能带来的风险具有很强的探知需求，该需求包括人流扩散风险时间发展态势需求和人流扩散风险空间发展态势需求。

目前，相关部门都是通过在每天的特定时间(比如每天20.00)，统计每个城市内各区域的感染人数，并根据不同的感染人数确定该城市下各区域的风险等级，之后，将各城市各区域的风险等级在地图上通过不同的警示颜色进行显示。但是，该种方式，只能定期统计已有感染人数，无法对人流扩散风险进行预测，因此，无法满足民众的需求。

另外，还有一种方式能够模拟人流移动导致的流行病扩散现象，但是，该种模拟方式，模拟数据采用的数据集不是来自真实世界的数据集，因此，无法准确的反映人流移动导致流行病扩散的风险在真实世界中的时空发展态势。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种人流扩散风险的预测方法、人流扩散风险的预测方法及装置，能够基于真实的移动用户数据，进行时间和空间两个维度下的人流扩散风险预测，真实的反映了人流移动导致的流行病的扩散风险，提高了预测结果的真实性和准确性。

第一方面，本申请实施例提供了一种人流扩散风险的预测方法，所述预测方法包括：

根据地理数据和原始用户数据，生成每个目标区域内的移动用户数据；其中，所述原始用户数据至少包括移动定位数据和病例数据；所述移动用户数据至少包括：用户的停留区域、用户在所述停留区域的停留时间、用户是否为输入性病例的病例状态和输入性病例对应的感染日期；

根据所述移动用户数据和预先训练好的SEIR模型，确定第一目标日期及之后所述SEIR模型对应的第一目标参数，以及第二目标日期下各个目标区域中的所述SEIR模型对应的第二目标参数；其中，所述SEIR模型的目标参数至少包括四种人群类型分别对应的数量；所述四种人群类型包括：易感者、潜伏者、感染者和康复者；

在图形用户界面上显示所述第一目标日期及之后所述SEIR模型对应的第一目标参数的变化曲线，以及第二目标日期下各个目标区域中的所述SEIR模型对应的第二目标参数。

在一种可能的实施方式中，所述地理数据包括区域边界数据，每一个所述区域边界数据对应一目标区域；所述原始用户数据还包括人口普查数据；所述根据地理数据和原始用户数据，生成每个目标区域内的移动用户数据，包括：

根据所述移动定位数据和所述区域边界数据，确定所述移动定位数据中的每个用户在每个所述目标区域内的停留时间；

根据所述移动定位数据和所述人口普查数据，为所述移动定位数据中的每个用户分配用户属性；其中，所述用户属性包括以下至少之一：年龄、性别；

根据所述病例数据和每个用户对应的用户属性，确定所述移动定位数据中每个用户是否为输入性病例的病例状态和输入性病例对应的感染日期，得到每个目标区域内的移动用户数据。