[发明专利]预测流感程度的方法和装置

说明书

本发明公开了一种预测流感程度的方法和装置。其中，该方法包括：获取至少两个候选序列，其中，至少两个候选序列为依据各类流感数据和时间序列组成的序列；依据至少两个候选序列与预设流感流行程度指标计算相关性，得到对应的候选序列值；筛选至少两个候选序列对应的候选序列值，得到筛选后的候选序列值；依据筛选后的候选序列值进行预测，得到目标序列，其中，目标序列用于表示流感流行情况。本发明解决了由于相关技术无法有效预测未来流感的流行情况的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种预测流感程度的方法和装置。

背景技术

在城市预防流感流行程度的方法中，往往依靠传统的地方上报，根据已产生的病例确定流感的流行程度；

在相关技术中在使用模型计算过程中，通常会考虑使用高斯模型，神经网络，ARIMA和xgboost，自回归特征(AR模型)与LASSO模型，或时间序列方法与多项式回归方法。

上述相关技术均假设流感病例数据可获得，但是能获得的只有南北方各自整体的ILI％(为公认的流感流行程度指标)，无法具体到城市。

针对上述由于相关技术无法有效预测未来流感的流行情况的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种预测流感程度的方法和装置，以至少解决由于相关技术无法有效预测未来流感的流行情况的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种预测流感程度的方法，包括：获取至少两个候选序列，其中，至少两个候选序列为依据各类流感数据和时间序列组成的序列；依据至少两个候选序列与预设流感流行程度指标计算相关性，得到对应的候选序列值；筛选至少两个候选序列对应的候选序列值，得到筛选后的候选序列值；依据筛选后的候选序列值进行预测，得到目标序列，其中，目标序列用于表示流感流行情况。

可选的，在获取至少两个候选序列之前，该方法还包括：获取预设流感流行程度指标和各地流感数据，其中，各地流感数据包括：药品销售数据和搜索流感信息的数据。

可选的，获取至少两个候选序列包括：筛选各地流感数据中各类流感数据完整性大于或等于第一预设阈值的数据；依据时间序列和筛选后的各类流感数据生成至少两个候选序列。

进一步地，可选的，筛选至少两个候选序列对应的候选序列值，得到筛选后的候选序列值包括：依据各地流感数据计算在流感爆发期内，至少两个候选序列对应的候选序列值大于第二预设阈值的比例，依据比例筛选至少两个候选序列对应的候选序列值，得到筛选后的候选序列值。

可选的，该方法还包括：依据目标序列进行预测，得到预测结果；依据更新后的各类流感数据对预测结果进行校正，得到校正后的预测结果。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种预测流感程度的装置，包括：获取模块，用于获取至少两个候选序列，其中，至少两个候选序列为依据各类流感数据和时间序列组成的序列；计算模块，用于依据至少两个候选序列与预设流感流行程度指标计算相关性，得到对应的候选序列值；筛选模块，用于筛选至少两个候选序列对应的候选序列值，得到筛选后的候选序列值；预测模块，用于依据筛选后的候选序列值进行预测，得到目标序列，其中，目标序列用于表示流感流行情况。

可选的，该装置还包括：在获取至少两个候选序列之前，获取预设流感流行程度指标和各地流感数据，其中，各地流感数据包括：药品销售数据和搜索流感信息的数据。

进一步地，可选的，获取模块包括：数据筛选单元，用于筛选各地流感数据中各类流感数据完整性大于或等于第一预设阈值的数据；获取单元，用于依据时间序列和筛选后的各类流感数据生成至少两个候选序列。