[发明专利]疫情预测方法、装置、设备、存储介质以及程序产品

权利要求书

1.一种疫情预测方法，包括：

利用马尔科夫链蒙特卡洛MCMC方法估计预设区域的疫情的变化参数；

获取所述预设区域的疫情的固定参数；

基于所述变化参数和所述固定参数构建传播模型；

利用所述传播模型进行拟合，预测得到所述预设区域的疫情信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述变化参数包括以下至少一项：受感染者的感染速度α、受感染者保持感染的平均时间β-1、针对感染者的遏制措施的效应κ、公共遏制措施的效应κ₀、感染者的初始数量I₀。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述固定参数包括以下至少一项：易感者的初始数量S₀、移出者的初始数量R₀'、确诊者的初始数量X₀。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用马尔科夫链蒙特卡洛MCMC方法估计预设区域的疫情的变化参数，包括：

采用均匀分布作为所述变化参数的先验分布；

采用序列蒙特卡洛抽样计算所述变化参数的后验分布；

基于所述先验分布和所述后验分布计算所述变化参数的期望值。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括：

若所述疫情信息不满足先验条件，重新进行疫情预测，直至满足所述先验条件或达到最大拟合次数。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述疫情信息包括以下至少一项：感染者引起感染的预测平均次数R₀、针对感染者的遏制措施的效应κ、公共遏制措施的效应κ₀、感染者的初始数量I₀、确诊者的累计数量X；所述先验条件包括以下至少一项：R₀小于感染者在没有遏制措施的感染次数R_0,free、κ₀小于κ、X不小于确诊者的真实累计数量、I₀大于0。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，R_0,free为6.2，R₀在1.4和3.3之间。

8.一种疫情预测装置，包括：

估计模块，被配置成利用马尔科夫链蒙特卡洛MCMC方法估计预设区域的疫情的变化参数；

获取模块，被配置成获取所述预设区域的疫情的固定参数；

构建模块，被配置成基于所述变化参数和所述固定参数构建传播模型；

拟合模块，被配置成利用所述传播模型进行拟合，预测得到所述预设区域的疫情信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述变化参数包括以下至少一项：受感染者的感染速度α、受感染者保持感染的平均时间β-1、针对感染者的遏制措施的效应κ、公共遏制措施的效应κ₀、感染者的初始数量I₀。

10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述固定参数包括以下至少一项：易感者的初始数量S₀、移出者的初始数量R₀'、确诊者的初始数量X₀。

11.根据权利要求9所述的装置，其中，所述估计模块进一步被配置成：

采用均匀分布作为所述变化参数的先验分布；

采用序列蒙特卡洛抽样计算所述变化参数的后验分布；

基于所述先验分布和所述后验分布计算所述变化参数的期望值。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述装置还包括：

重新预测模块，被配置成若所述疫情信息不满足先验条件，重新进行疫情预测，直至满足所述先验条件或达到最大拟合次数。