【技术实现步骤摘要】
流行病分级预测方法及装置、计算机装置和可读存储介质
本专利技术涉及疾病预测
，具体涉及一种流行病分级预测方法及装置、计算机装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
流行病预测预警是根据收集到的流行病疫情报告和疫情监测资料，对疫情发生的区域、规模等进行综合评估和预测，然后在一定范围内，采取适当的方式预先发布事件威胁警告，进而及时发现爆发和流行苗头。目前，流行病疫情预测已成为疾病监测信息体系的重要内容。然而，现有的流行病分级预测方法无法获得较好的分级预测结果。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提出一种流行病分级预测方法及装置、计算机装置和计算机可读存储介质，其可以提高流行病风险等级判定的准确性。本申请的第一方面提供一种流行病分级预测方法，所述方法包括：(1)建立流行病预测模型；(2)利用第一训练数据对所述流行病预测模型进行训练；(3)利用所述流行病预测模型对测试数据进行预测，判断所述测试数据的预测结果是否满足预设条件，若所述测试数据的预测结果满足预设条件，则执行(5)；(4)若所述测试数据的预测结果不满足预设条件，则对所述流行病预测模型进行微调，然后执行(5)；(5)...
【技术保护点】
1.一种流行病分级预测方法，其特征在于，所述方法包括：(1)建立流行病预测模型；(2)利用第一训练数据对所述流行病预测模型进行训练；(3)利用所述流行病预测模型对测试数据进行预测，判断所述测试数据的预测结果是否满足预设条件，若所述测试数据的预测结果满足预设条件，则执行(5)；(4)若所述测试数据的预测结果不满足预设条件，则对所述流行病预测模型进行微调，然后执行(5)；(5)利用第二训练数据确定基于所述流行病预测模型进行流行病风险等级判定的分级时间窗大小，使基于所述流行病预测模型判定为中风险等级及中风险以上等级的时间点在真实的流行病流行期内，基于所述流行病预测模型判定为低风险...
【技术特征摘要】
1.一种流行病分级预测方法，其特征在于，所述方法包括：(1)建立流行病预测模型；(2)利用第一训练数据对所述流行病预测模型进行训练；(3)利用所述流行病预测模型对测试数据进行预测，判断所述测试数据的预测结果是否满足预设条件，若所述测试数据的预测结果满足预设条件，则执行(5)；(4)若所述测试数据的预测结果不满足预设条件，则对所述流行病预测模型进行微调，然后执行(5)；(5)利用第二训练数据确定基于所述流行病预测模型进行流行病风险等级判定的分级时间窗大小，使基于所述流行病预测模型判定为中风险等级及中风险以上等级的时间点在真实的流行病流行期内，基于所述流行病预测模型判定为低风险等级及中风险以下等级的时间点在真实的流行病非流行期内；(6)利用所述流行病预测模型对待测时间点之前所述分级时间窗大小时间内的各个时间点进行预测，划分出所述待测时间点之前所述分级时间窗大小时间内的流行病流行期与流行病非流行期；(7)计算所述待测时间点之前所述分级时间窗大小时间内流行病非流行期的流行病监测数据的均值与标准差；(8)根据所述待测时间点之前所述分级时间窗大小时间内流行病非流行期的流行病监测数据的均值与标准差计算流行病风险等级划分阈值；(9)根据所述流行病风险等级划分阈值判定所述待测时间点的流行病风险等级。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)包括：利用所述流行病预测模型对预设时间点之前所述分级时间窗大小时间内的各个时间点进行预测，划分出所述预设时间点之前分级时间窗大小时间内的流行病流行期与流行病非流行期；根据所述第二训练数据计算所述预设时间点之前所述分级时间窗大小时间内流行病非流行期的流行病监测数据的均值与标准差；根据所述预设时间点之前所述分级时间窗大小时间内流行病非流行期的流行病监测数据的均值与标准差，计算流行病风险等级划分阈值；根据所述流行病风险等级划分阈值判定所述预设时间点的流行病风险等级；若所述预设时间点的流行病风险等级为中风险等级及中风险以上等级，则判断所述预设时间点是否在真实的流行病流行期内，或者，若所述预设时间点的流行病风险等级为低风险及中风险以下等级，则判断所述预设时间点是否在真实的流行病非流行期内；若所述预设时间点的流行病风险等级为中风险等级及中风险以上等级，且所述预设时间点在真实的流行病流行期内，或者，若所述预设时间点的流行病风险等级为低风险及中风险以下等级，且所述预设时间点在真实的流行病非流行期内，则调整所述分级时间窗大小。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述流行病预测模型包括累积和预测模型、指数加权移动平均值预测模型和移动百...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮晓雯，徐亮，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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