[发明专利]一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法及系统

说明书

本发明公开的一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法及系统，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。实现了对传染病风险区域的准确预测。

技术领域

本发明涉及传染病风险区域预测技术领域，尤其涉及一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

发热伴血小板减少综合征(Severe fever with thrombocytopenia syndrome,SFTS)是由新型布尼亚病毒(Severe fever with thrombocytopenia syndrome Virus,SFTSV)引起的新发蜱媒传染病，蜱对人传播是人感染SFTSV的主要途径。

作为一种新发传染病，SFTS在病原学、流行病学特征等方面已经有了丰富的调查和研究，但缺少更广泛的环境影响因素的探索，进而使得对SFTSV引起的传染病风险区域的预测不准确。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法及系统，在进行传染病风险区域预测时，考虑了各环境因素，提高了传染病风险区域预测的准确性。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，提出了一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法，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。

第二方面，提出了一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测系统，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。

第三方面，提出了一种电子设备，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，完成一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法所述的步骤。

第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成一种基于MaxEnt的传染病风险区域预测方法所述的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1、本发明在进行传染病风险区域预测时，考虑了各环境因素对传染病的影响，提高了传染病风险区域预测的准确性。

本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1为实施例1公开方法的流程图；

图2为实施例1通过刀切法获得的每个环境变量对传染病的贡献率；

图3为实施例1获取的环境变量影响曲线；