[发明专利]一种基于大数据的传染病疫情安全区域预测方法

摘要

本发明提供了一种基于大数据的传染病疫情安全区域预测方法，属于神经网络和大数据领域，包括如下步骤：步骤1：对疫情分布大数据进行收集和预处理，构建疫情多信息分布图像数据集；步骤2：计算安全性向量标签；步骤3：构建由采用RepVGG‑B3为主干网络的卷积模块和长短时记忆模块组成的神经网络；步骤4：通过映射梯度对损失曲面变形；步骤5：训练所构建的神经网络；步骤6：使用训练所得神经网络进行预测，并对网络输出的安全性向量进行处理。本发明能够通过梯度映射对损失曲面进行变形，缓解甚至避免神经网络训练中的梯度爆炸、梯度消失、鞍点和高原附近难以训练的问题，提升疫情安全区域预测的精度和自动化程度。