传染趋势预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种传染趋势预测方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能领域。述方法包括：获取传染病的历史传染数据；调用至少一个从预测模型基于所述历史传染数据进行预测，得到所述目标时间段的至少一个预测结果；调用主预测模型将所述至少一个预测结果和所述历史传染数据作为输入特征进行预测，得到所述融合预测结果；输出所述传染趋势在所述目标时间段的融合预测结果。本申请能够提高对传染趋势的预测精度。的预测精度。的预测精度。

【技术实现步骤摘要】
传染趋势预测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及人工智能领域，特别涉及一种传染趋势预测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]诸如流感、新冠之类的呼吸道传染病是疫情防控部门的监控重点。
[0003]相关技术中，疫情防控部门通过人工、电话、门诊登记等方式来对呼吸道传染病的传染人数进行监控。在得到每日的传染人数后，采用传染病预测模型SIR来进行传染趋势预测。传染病预测模型SIR存在三个主要变量：易感人群S、感染人群I和恢复人群R。
[0004]由于传染病的传染过程受多重因素影响，上述传染病预测模型SIR的预测精度有限。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种传染趋势预测方法、装置、设备及存储介质，能够采用主预测模型和从预测模型的融合预测结果提高对传染趋势的预测精度。所述技术方案如下：
[0006]根据本申请的一方面，提供了一种传染趋势预测方法，所述方法包括：
[0007]获取传染病的历史传染数据；
[0008]调用至少一个从预测模型基于所述历史传染数据进行预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种传染趋势预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取传染病的历史传染数据；调用至少一个从预测模型基于所述历史传染数据进行预测，得到所述目标时间段的至少一个预测结果；调用主预测模型将所述至少一个预测结果和所述历史传染数据作为输入特征进行预测，得到所述目标时间段的融合预测结果；输出所述传染趋势在所述目标时间段的融合预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主预测模型是回归模型，所述从预测模型包括：时间序列模型和传染病预测模型；所述调用至少一个从预测模型基于所述历史传染数据进行预测，得到所述目标时间段的至少一个预测结果，包括：调用所述时间序列模型基于所述历史传染数据进行预测，得到所述目标时间段的第一预测结果；以及调用所述传染病预测模型基于所述历史传染数据进行预测，得到所述目标时间段的第二预测结果；所述调用主预测模型将所述至少一个预测结果和所述历史传染数据作为输入特征进行预测，得到所述融合预测结果，包括：调用所述回归模型将所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述历史传染数据作为输入特征进行预测，得到所述融合预测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述回归模型包括适用于平稳期的第一回归模型和适用于爆发期的第二回归模型；所述调用所述回归模型将所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述历史传染数据作为输入特征进行预测，得到所述目标时间段的融合预测结果，包括：响应于所述历史传染数据属于所述平稳期的传染数据，调用所述第一回归模型将所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述历史传染数据作为输入特征进行预测，得到所述融合预测结果；响应于所述历史传染数据属于所述爆发期的传染数据，调用所述第二回归模型将所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述历史传染数据作为输入特征进行预测，得到所述融合预测结果。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时间序列模型包括具有不同参数的n1个时间序列模型，n1为大于1的整数；所述调用所述时间序列模型基于所述历史传染数据进行预测，得到所述目标时间段的第一预测结果，包括：调用所述n1个时间序列模型基于所述历史传染数据进...

【专利技术属性】
技术研发人员：林民龙，赵瑞辉，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：