[发明专利]信息预测的方法和装置

权利要求书

1.一种传染病群体演变趋势预测的方法，其特征在于，包括：

确定目标时间段的城市管控指数，所述城市管控指数是根据城市活动指数和城市复工指数确定的，所述城市活动指数是所述城市内人口的活动范围超过600m的人数/所述城市总人口数，所述城市复工指数是所述城市内人口在工作地停留2小时的人数/所述城市工作总人数；

将所述目标时间段和所述目标时间段的城市管控指数输入至预测模型，获得所述目标时间段的预测结果，所述预测结果用于指示传染病群体演变趋势，其中，所述预测模型是基于历史时间段的城市管控指数、所述历史时间段的易感人群数量、潜伏人群数量、感染人群数量以及恢复人群数量建立的；

所述确定目标时间段的城市管控指数，包括：

将所述历史时间段中的第一时间段的城市管控指数确定为所述目标时间段的城市管控指数，所述第一时间段与所述目标时间段之间的时差为第一阈值；

所述第一时间段的城市管控指数通过下列公式得到：

M＝{(1-a)+(1-b)}

其中，a为所述第一时间段的城市活动指数，b为所述第一时间段的城市复工指数，M(x)＝(x-min(x))/(max(x)-min(x))，x＝(1-a)+(1-b)；

所述预测模型为下列方程组：

其中，S为易感人群，E为潜伏人群，I为感染人群，R为恢复人群，T为累计确诊人数，N＝S(t)+E(t)+I(t)+R(t)；β表示传染率，λ表示发病率，γ表示恢复率，a为易感人群中隔离人群关于管控指数的系数，b为潜伏人群中隔离人群关于管控指数的系数，C为所述目标时间段的城市管控指数，m为第一阈值且m为疾病潜伏期。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标时间段和所述目标时间段的城市管控指数输入至预测模型之前，所述方法还包括：

基于所述预测模型，确定所述历史时间段中第一时间段的预测结果；

利用所述第一时间段的真实值和所述第一时间段的预测结果，训练所述预测模型，更新所述参数β，λ，a，b，所述真实值为所述第一时间段的易感人群数量、潜伏人群数量、感染人群数量以及恢复人群数量中的至少一个。

3.一种传染病群体演变趋势预测的装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定目标时间段的城市管控指数，所述城市管控指数是根据城市活动指数和城市复工指数确定的，所述城市活动指数是所述城市内人口的活动范围超过600m的人数/所述城市总人口数，所述城市复工指数是所述城市内人口在工作地停留2小时的人数/所述城市工作总人数；

处理模块，用于将所述目标时间段和所述目标时间段的城市管控指数输入至预测模型，获得所述目标时间段的预测结果，所述预测结果用于指示传染病群体演变趋势，其中，所述预测模型是基于历史时间段的城市管控指数、所述历史时间段的易感人群数量、潜伏人群数量、感染人群数量以及恢复人群数量建立的；

所述确定模块具体用于：

将所述历史时间段中的第一时间段的城市管控指数确定为所述目标时间段的城市管控指数，所述第一时间段与所述目标时间段之间的时差为第一阈值；

所述第一时间段的城市管控指数通过下列公式得到：

M＝{(1-a)+(1-b)}

其中，a为所述第一时间段的城市活动指数，b为所述第一时间段的城市复工指数，M(x)＝(x-min(x))/(max(x)-min(x))，x＝(1-a)+(1-b)；

所述预测模型为下列方程组：

其中，S为易感人群，E为潜伏人群，I为感染人群，R为恢复人群，T为累计确诊人数，N＝S(t)+E(t)+I(t)+R(t)；β表示传染率，λ表示发病率，γ表示恢复率，a为易感人群中隔离人群关于管控指数的系数，b为潜伏人群中隔离人群关于管控指数的系数，C为所述目标时间段的城市管控指数，m为第一阈值且m为疾病潜伏期。

4.一种信息预测的装置，其特征在于，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储计算机程序，当所述处理器调用所述计算机程序时，使得所述装置执行如权利要求1或2所述的方法。

5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序包括用于实现如权利要求1或2所述的方法的指令。