本公开提供了一种疫情预测方法、疫情预测装置、存储介质与电子设备，涉及数据处理技术领域。该疫情预测方法包括：获取采样时间段的多个单位时间内的新增感染人数；对所述多个单位时间内的新增感染人数进行拟合，根据拟合结果将所述采样时间段划分为多个时间区间；基于预定传染病模型和所述时间区间内的所述新增感染人数，确定所述时间区间内的传染率，所述预定传染病模型指示传染病对应的不同状态人群之间的转换关系；基于所述传染率和所述预定传染病模型进行疫情预测。本公开提高了疫情预测的准确性，并具有较强的迁移性与通用性。并具有较强的迁移性与通用性。并具有较强的迁移性与通用性。
【技术实现步骤摘要】
疫情预测方法、疫情预测装置、存储介质与电子设备
[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及一种疫情预测方法、疫情预测装置、计算机可读存储介质与电子设备。
技术介绍
[0002]在疫情传播事件中，合理的疫情预测对于疫情防控有重要的参考意义。相关技术中，疫情预测模型大多是针对特定的国家或地区而设计的，具有较强的特异性，且需要较多的专家知识干预，在对其他国家或地区进行预测时往往效果较差，即疫情预测模型的迁移性与通用性较差。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种疫情预测方法、疫情预测装置、计算机可读存储介质与电子设备，进而至少在一定程度上解决相关技术中疫情预测模型迁移性与通用性较差的问题。
[0004]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0005]根据本公开的第一方面，提供一种疫情预测方法，包括：获取采样时间段的多个单位时间内的新增感染人数；对所述多个单位时间内的新增感染人数进行拟合，根据拟合结果将所述采样时间段划分为多个时间区间；基于预定传染病模型和所述时间区间内的所述新增感染人数，确定所述时间区间内的传染率，所述预定传染病模型指示传染病对应的不同状态人群之间的转换关系；基于所述传染率和所述预定传染病模型进行疫情预测。
[0006]可选的，所述拟合结果包括拟合曲线，所述根据拟合结果将所述采样时间段划分为多个时间区间，包括：根据所述拟合曲线的极值点和/或拐点确定分段点；通过所述分段点将所述采样时间段划分为所述多个时间区间。
[0007]可选的，所述对所述多个单位时间内的新增感染人数进行拟合，包括：采用差分进化算法，并基于多项式拟合对所述多个单位时间内的新增感染人数进行拟合。
[0008]可选的，所述多个单位时间内的新增感染人数包括所述多个单位时间内的不同状态人群的新增人数；所述基于预定传染病模型和所述时间区间内的所述新增感染人数，确定所述时间区间内的传染率，包括：基于所述预定传染病模型对所述时间区间内的所述不同状态人群的新增人数进行分析，以确定所述时间区间内的多个传染率，所述多个传染率包括所述不同状态人群造成传染的比率。
[0009]可选的，所述基于所述预定传染病模型对所述时间区间内的所述不同状态人群的新增人数进行分析，以确定所述时间区间内的多个传染率，包括：采用马尔科夫链蒙特卡洛方法，基于所述预定传染病模型对所述时间区间内的所述不同状态人群的新增人数进行分析，以确定所述时间区间内的多个传染率。
[0010]可选的，所述预定传染病模型指示易感人群和感染人群之间的转换关系，所述基于所述传染率和所述预定传染病模型进行疫情预测，包括：确定基准时间内的易感人数与
感染人数；基于所述传染率和所述预定传染病模型，从所述基准时间内的易感人数与感染人数开始，对所述基准时间后每个单位时间内的易感人数与感染人数进行迭代计算，以得到疫情预测结果。
[0011]可选的，所述预定传染病模型指示易感人群、暴露人群、感染人群和康复人群之间的转换关系，所述基于所述传染率和所述预定传染病模型进行疫情预测，包括：确定基准时间内的易感人数、暴露人数、感染人数与康复人数；基于所述传染率与所述预定传染病模型，从所述基准时间内的易感人数、暴露人数、感染人数与康复人数开始，对所述基准时间后每个单位时间内的易感人数、暴露人数、感染人数与康复人数进行迭代计算，以得到疫情预测结果。
[0012]可选的，所述基于所述传染率和所述预定传染病模型进行疫情预测，包括：基于最晚的所述时间区间内的传染率和所述预定传染病模型进行疫情预测，以得到目标时间内的疫情预测结果，所述目标时间在最晚的所述时间区间之后。
[0013]根据本公开的第二方面，提供一种疫情预测装置，包括：信息获取模块，被配置为获取采样时间段的多个单位时间内的新增感染人数；数据拟合模块，被配置为对所述多个单位时间内的新增感染人数进行拟合，根据拟合结果将所述采样时间段划分为多个时间区间；传染率确定模块，被配置为基于预定传染病模型和所述时间区间内的所述新增感染人数，确定所述时间区间内的传染率，所述预定传染病模型指示传染病对应的不同状态人群之间的转换关系；疫情预测模块，被配置为基于所述传染率和所述预定传染病模型进行疫情预测。
[0014]根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的疫情预测方法及其可能的实现方式。
[0015]根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述第一方面的疫情预测方法及其可能的实现方式。
[0016]本公开的技术方案具有以下有益效果：对采样时间段的多个单位时间内的新增感染人数进行拟合，以划分出多个时间区间，分别对每个时间区间内的新增感染人数的分布进行分析，以确定每个时间区间内的传染率，进而基于该传染率与上述新增感染人数进行疫情预测。本方案将传染率进行时间分段处理，以反映实际情况下各种外部因素的变化，从而提高了疫情预测的准确性，并且不依赖于国家或地区的特异性信息以及专家知识的干预，使得方案具有较强的迁移性与通用性。
[0017]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0018]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施方式，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1示出本示例性实施方式中一种疫情预测方法的流程图；图2示出本示例性实施方式中一种划分时间区间的流程图；图3示出本示例性实施方式中对新增感染人数进行拟合的示意图；图4示出本示例性实施方式中对传染率进行时间分段处理的示意图；图5示出本示例性实施方式中一种基于传染率进行疫情预测的流程图；图6示出本示例性实施方式中另一种基于传染率进行疫情预测的流程图；图7示出本示例性实施方式中SEIR模型四种人群之间的关系；图8示出本示例性实施方式中一种疫情预测装置的结构示意图；图9示出本示例性实施方式中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0020]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种疫情预测方法，其特征在于，包括：获取采样时间段的多个单位时间内的新增感染人数；对所述多个单位时间内的新增感染人数进行拟合，根据拟合结果将所述采样时间段划分为多个时间区间；基于预定传染病模型和所述时间区间内的所述新增感染人数，确定所述时间区间内的传染率，所述预定传染病模型指示传染病对应的不同状态人群之间的转换关系；基于所述传染率和所述预定传染病模型进行疫情预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拟合结果包括拟合曲线，所述根据拟合结果将所述采样时间段划分为多个时间区间，包括：根据所述拟合曲线的极值点和/或拐点确定分段点；通过所述分段点将所述采样时间段划分为所述多个时间区间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个单位时间内的新增感染人数进行拟合，包括：采用差分进化算法，并基于多项式对所述多个单位时间内的新增感染人数进行拟合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个单位时间内的新增感染人数包括所述多个单位时间内的不同状态人群的新增人数；所述基于预定传染病模型和所述时间区间内的所述新增感染人数，确定所述时间区间内的传染率，包括：基于所述预定传染病模型对所述时间区间内的所述不同状态人群的新增人数进行分析，以确定所述时间区间内的多个传染率，所述多个传染率包括所述不同状态人群造成传染的比率。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述预定传染病模型对所述时间区间内的所述不同状态人群的新增人数进行分析，以确定所述时间区间内的多个传染率，包括：采用马尔科夫链蒙特卡洛方法，基于所述预定传染病模型对所述时间区间内的所述不同状态人群的新增人数进行分析，以确定所述时间区间内的多个传染率。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定传染病模型指示易感人群和感染人群之间的转换关系，所述基于所述传染率和所述预定传染病模型进行疫情预测，包括：确定基准时间内的易感人数与感染...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁世浩，
申请(专利权)人：医渡云北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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