[发明专利]一种聚集群体流感预测系统、存储介质和装置

权利要求书

1.一种聚集群体流感预测系统，其特征在于：包括LSTM模块、LightGBM模块、预测模块：

所述LSTM模块被配置为采用LSTM得到聚集群体流感感染人数的预测值n；

所述LightGBM模块被配置为采用LightGBM算法预测聚集群体中第i个人感染流感的概率，由大到小排序获得感染概率序列；

所述预测模块被配置为根据所述LightGBM模块得到的概率修正计算流感感染人数的预测值n，获得流感感染人数的预测修正值，确定感染流感概率最高的前预测修正值个人为高风险人群;

根据所述LightGBM模块得到的概率序列修正计算流感感染人数的预测值n的方法为，若，则在范围j（i-k，i+k）内遍历j，计算时的j作为修正个数预测修正值，若，则聚集群体流感感染人数的预测值n与聚集群体中第i个人感染流感的概率不匹配，中止预测；其中，j的取值范围为（i-k，i+k）；p，q为匹配系数，min为j的取值范围内的最小值。

2.根据权利要求1所述的聚集群体流感预测系统，其特征在于：所述LightGBM模块包括：

判断所述流感感染人数的预测值n是否需要修正，若无需修正，则输出预测修正值等于预测值n。

3.根据权利要求2所述的聚集群体流感预测系统，其特征在于：判断所述流感感染人数的预测值n是否需要修正的方法为：计算至的值，若至均不大于第一概率阈值，或在至中，大于第二概率阈值的个数小于第一数量阈值，则无需修，其中i，k为正整数，为群体中第i个人感染流感的概率。

4.根据权利要求1所述的聚集群体流感预测系统，其特征在于：若聚集群体流感感染人数的预测值n与聚集群体中第i个人感染流感的概率不匹配，中止预测后：

记录每次预测出现、需修正预测值n且、无需修正预测值n，三种情况下LSTM模型的参数；统计出现、需修正预测值n且、无需修正预测值n，三种情况下LSTM模型的参数的分布；根据分布确定下一次聚集群体流感预测时LSTM模型的参数；其中i，j为正整数，为群体中第i个人感染流感的概率，p，q为匹配系数。

5.根据权利要求1所述的聚集群体流感预测系统，其特征在于：所述LSTM模块被配置为执行以下步骤：

S11：采集预测流感人数的历史因素数据和外部因素数据；

S12：对所述步骤S11中历史因素数据和外部因素数据的数据进行预处理；

S13：将所述步骤S12中预处理后的数据输入LSTM模型，获得聚集群体流感感染人数的预测值n。

6.根据权利要求1所述的聚集群体流感预测系统，其特征在于：所述LightGBM模块被配置为执行以下步骤：

S21：采集聚集群体中预测流感所需的主观数据和客观数据；

S22：根据所述步骤S21采集的主观数据和客观数据，采用LightGBM算法预测聚集群体中第i个人感染流感的概率，由大到小排序获得感染概率序列。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行如权利要求1至6任一项所述的聚集群体流 感预测系统。

8.一种基于聚集群体流感预测装置，其特征在于，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行如权利要求1至6任一项所述的聚集群体感预测系统。