[发明专利]一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法，其特征在于，包括：

获取待评估地区的环境变量数据、病例分布点和各病例分布点的病例数量；

根据待评估地区的环境变量数据、病例分布点和各病例分布点的病例数量，采用MaxEnt构建传染病风险区域预测模型，并输出待评估地区传染病病例分布的预测结果。

2.如权利要求1所述的一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法，其特征在于，获取的环境变量数据包括：年平均温度、年累计降水量、年相对湿度、年平均风速、日照时数、海拔、坡度、坡向、年度归一化植被指数、植被类型、土地利用、国内生产总值、人口密度和夜间灯光数据。

3.如权利要求1所述的一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法，其特征在于，坡度、日照时数、年累计降水量、年相对湿度和年平均风速是SFTS发生的重要影响因素。

4.如权利要求1所述的一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法，其特征在于，通过刀切法计算每个环境变量对传染病的贡献率。

5.如权利要求1所述的一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法，其特征在于，根据环境变量间的相关性对环境变量进行筛选，对于相关性大于设定值的环境变量，只选择其中的一个环境变量进行传染病风险区域预测模型的构建。

6.如权利要求1所述的一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法，其特征在于，采用十折交叉验证方法对传染病风险区域预测模型进行训练。

7.如权利要求1所述的一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法，其特征在于，在构建传染病风险区域预测模型时，对环境变量进行预处理，生成具有统一分辨率和地理范围的栅格数据，将病例分布数据与该栅格图层进行空间关联，构建获得传染病风险区域预测模型。

8.一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取待评估地区的环境变量数据、病例分布点和各病例分布点的病例数量；

传染病病例分布预测模块，用于根据待评估地区的环境变量数据、病例分布点和各病例分布点的病例数量，采用MaxEnt构建传染病风险区域预测模型，并输出待评估地区传染病病例分布的预测结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法的步骤。