[发明专利]一种基于疫情风险模型的可视化区域防控方法

权利要求书

1.一种基于疫情风险模型的可视化区域防控方法，其特征在于，包括疫情风险评估模型构建、疫情数据集成汇聚、疫情数据预处理建库以及疫情区域可视化应用；

所述疫情风险评估模型构建的方法利用层次分析发构建疫情风险模型并建立疫情风险评价指标体系，在指标体系中既有定量化因素，又有定性化因素，且相互影响、相互制约，根据疫情防控的经验，利用层次分析法基本原理，建立了由目标层、准则层组成的区域风险评估指标体系；

所述准则层为区域疫情潜在风险评估的一级指标和二级指标，所述目标层是区域疫情潜在风险评估，其中准则层一级指标由6项风险因素组成，二级指标层由20项风险因素构成，针对区域疫情潜在风险评估问题有6个一级指标，20个二级指标，那么它的一级指标因素集U＝{U1,U2,…，U6}，二级指标因素集u＝{u1,u2,…,u20}；

所述疫情风险评估模型采用五个等级的评语：高风险、较高风险、中风险、中低风险与低风险五个风险等级，记为V＝{V1，,V2，…，V5}；

构建区域疫情风险评估模糊综合评判矩阵:设某因素集U＝{U1，U2，…，Un}，由n个因素构成。对某个待评估的地区，记第i个因素的评判向量为(r_i1,r_i2,…,r_im),i＝1,2,3,..,n,r_ij为第i个因素第j个登记的隶属度。其中，

于是区域疫情潜在风险评估的模糊评判矩阵为：

R＝{r_ij}_nxm,i＝1,2,…,n,j＝1,2，…,m；

确定区域疫情潜在风险评估指标的熵权：首先，利用模糊评判矩阵，根据熵值权计算第i个指标下第j个项目的指标值的比重当p_ij＝0时，lnp_ij无意义，故修正后定义为：

然后，计算第i个指标的熵值：

接着再计算i个指标的熵权：

综合可得区域疫情风险评估指标的熵权为A＝(a₁,a₂,…,a_n)；

疫情区域风险评估综合评判：由上述步骤已经确定了区域疫情风险评估的因素集U＝{U₁,U₂,…，U_n},评判集V＝{V₁，,V₂，…，V_m}，单因素模糊评判矩阵R＝{r_ij}_nxm，熵值权重集A＝{a₁,a₂,…,a_n}，

由此得出疫情风险综合决策模型，记为(U,V，R)，对各个因素对区域疫情风险评估影响的熵值权重向量A，相应的综合评判向量记为B＝(b₁，b₂，…，b_m),则B＝A×R＝(a₁,a₂,…,a_n)×R；

基于此种疫情风险评估模型的构建方法计算疫情风险发生的概率，根据区域状态，将区域风险等级划分为高风险、较高风险、中风险、中风险、低风险五个级别。

2.根据权利要求1所述的一种基于疫情风险模型的可视化区域防控方法，其特征在于，所述疫情数据集成汇集，主要实现卫健委、疾控中心、公安、应急、政务中心、运营商等多维度疫情全要素数据的集成，主要包括疫情重点人员、重点场所、身份信息、健康信息、轨迹信息、空间位置等多类数据的汇集及数据的识别分类，数据来源广、类型多，可为疫情风险分析业务应用提供有力的支撑。