[发明专利]一种基于贝叶斯神经网络的疫情预测方法及装置在审
| 申请号： | 202110859850.7 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113611430A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 李辰潼;吴亮生;马敬奇;黄天仑;钟震宇 | 申请（专利权）人： | 广东省科学院智能制造研究所 |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G06Q10/04;G06N7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广东广盈专利商标事务所(普通合伙) 44339 | 代理人： | 李俊 |
| 地址： | 510070 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯神经网络的疫情预测方法及装置，其中，所述方法包括：基于疫情防控中不同患者的患病时间节点及不同患者之间的流行病学调查所得的接触网络构建患者用户数据集；构建贝叶斯神经网络模型，利用所述患者用户数据集对所述贝叶斯神经网络模型进行训练，获得收敛的贝叶斯神经网络模型；获得待预测用户的预设时间段内的用户接触网络，并形成待预测数据；将所述待预测数据输入收敛的贝叶斯神经网络模型中，输出待预测用户的在各个时间节点患病概率数据。在本发明实施例中，在实际疫情防控中，降低疫情预测成本，并且提供疫情跟踪调查效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 神经网络 疫情 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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