本申请公开了一种预测流行病传播周期的方法、装置、设备及可读介质，所述方法包括：获取指定流行病在预设时间段内的流行病时序数据；对所述流行病时序数据进行波形分解，确定对应的频次数据；根据所述频次数据确定所述流行病的第一候选周期集；对所述流行病时序数据进行自相关性分析，确定不同相位差对应的自相关系数；根据多个所述自相关系数确定第二候选周期集；对所述第一候选周期集和第二候选周期集进行分析，确定所述指定流行病对应的传播周期，以基于所述传播周期对流行病进行预测，应用本申请实施例提供的方法，能够准确客观地对流行病的流行周期进行预测。流行病的流行周期进行预测。流行病的流行周期进行预测。
【技术实现步骤摘要】
预测流行病传播周期的方法、装置、设备及可读介质
[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种预测流行病传播周期的方法、装置、设备及可读介质。
技术介绍
[0002]疾病依规律性的时间间隔发生流行，称为周期性(periodicity)。一些流行病由于易感人口增多而发生流行，常可表现为周期性流行。分析流行病或传染病的传播规律，在流行病或传染病的建模预测中，对于模型的构建调参也有重要的指导作用，能够促进流行病数据的进一步分析。
[0003]当前估计流行病的传播周期规律，主要基于历史经验，或经过绘图查看主观判断，然而很多流行病或症候群的规律性不够明显，通过主观查看具有较高的人为因素，且需要较强的专业知识，难以准确地确定流行病或传染病的传播周期。
技术实现思路
[0004]本申请实施例为了解决上述存在的问题，创造性地提供一种预测流行病传播周期的方法、装置、设备及可读介质。
[0005]根据本申请实施例第一方面，提供了一种预测流行病传播周期的方法，所述方法包括：获取指定流行病在预设时间段内的流行病时序数据；对所述流行病时序数据进行波形分解，确定对应的频次数据；根据所述频次数据确定所述流行病的第一候选周期集；对所述流行病时序数据进行自相关性分析，确定不同相位差对应的自相关系数；根据多个所述自相关系数确定第二候选周期集；对所述第一候选周期集和第二候选周期集进行分析，确定所述指定流行病对应的传播周期，以基于所述传播周期对流行病进行预测。
[0006]根据本申请一实施方式，所述获取指定流行病在预设时间段内的流行病时序数据，包括：获得所述指定流行病对应的原始时序数据；对所述原始时序数据进行缺失值填充，获得填充后的时序数据；对所述填充后的时序数据进行平滑处理，获得流行病时序数据。
[0007]根据本申请一实施方式，对所述流行病时序数据进行波形分解，确定对应的频次数据，包括：通过傅里叶变换对所述流行病时序数据进行时域至频域的转化，获得频域波形；根据所述频域波形确定每一个波峰对应的频次数据。
[0008]根据本申请一实施方式，根据所述频次数据确定所述流行病的第一候选周期集，包括：根据所述流行病时序数据对应的时间区间对所述频次数据进行转换，获得第一候选周期集。
[0009]根据本申请一实施方式，所述根据多个所述自相关系数确定第二候选周期集，包括：根据所述自相关系数和所述预设相位差区间确定对应的自相关波形；根据所述自相关波形确定与每一个波峰对应的相位差数据；将所述相位差数据确定为第二候选周期集。
[0010]根据本申请一实施方式，对所述第一候选周期集和第二候选周期集进行分析，确
定所述指定流行病对应的传播周期，包括：若所述第一候选周期集和第二候选周期集存在相同的候选周期，将所述相同的候选周期确定为所述指定流行病对应的传播周期。
[0011]根据本申请一实施方式，所述对所述第一候选周期集和第二候选周期集进行分析，确定所述指定流行病对应的传播周期，包括：若所述第一候选周期集和第二候选周期集不存在相同的候选周期，确定每一个第一候选周期与每一个第二候选周期之间的周期间隔；对所述周期间隔进行排序，确定最小周期间隔；根据所述最小周期间隔对应的第一候选周期和第二候选周期确定所述指定流行病对应的传播周期。
[0012]根据本申请一实施方式，所述根据所述最小周期间隔对应的第一候选周期和第二候选周期确定所述指定流行病对应的传播周期，包括：判断所述最小周期间隔是否满足预设周期阈值；若所述最小周期间隔满足所述预设周期阈值，对所述第一候选周期和第二候选周期进行整合，确定所述指定流行病对应的传播周期。
[0013]根据本申请实施例第二方面，提供了一种预测流行病传播周期的装置，所述装置包括：获取模块，用于获取指定流行病在预设时间段内的流行病时序数据；分解模块，用于对所述流行病时序数据进行波形分解，确定对应的频次数据；确定模块，用于根据所述频次数据确定所述流行病的第一候选周期集；分析模块，用于对所述流行病时序数据进行自相关性分析，确定不同相位差对应的自相关系数；所述确定模块，还用于根据多个所述自相关系数确定第二候选周期集；所述分析模块，还用于对所述第一候选周期集和第二候选周期集进行分析，确定所述指定流行病对应的传播周期，以基于所述传播周期对流行病进行预测。
[0014]根据本申请一实施方式，所述获取模块，包括：获得子模块，用于获得所述指定流行病对应的原始时序数据；填充子模块，用于对所述原始时序数据进行缺失值填充，获得填充后的时序数据；平滑子模块，用于对所述填充后的时序数据进行平滑处理，获得流行病时序数据。
[0015]根据本申请一实施方式，所述分解模块，包括：变换子模块，用于通过傅里叶变换对所述流行病时序数据进行时域至频域的转化，获得频域波形；确定子模块，用于根据所述频域波形确定每一个波峰对应的频次数据。
[0016]根据本申请一实施方式，所述确定模块，还用于根据所述流行病时序数据对应的时间区间对所述频次数据进行转换，获得第一候选周期集。
[0017]根据本申请一实施方式，所述确定模块，还用于根据所述自相关系数和所述预设相位差区间确定对应的自相关波形；根据所述自相关波形确定与每一个波峰对应的相位差数据；将所述相位差数据确定为第二候选周期集。
[0018]根据本申请一实施方式，所述分析模块，还用于若所述第一候选周期集和第二候选周期集存在相同的候选周期，将所述相同的候选周期确定为所述指定流行病对应的传播周期。
[0019]根据本申请一实施方式，所述分析模块，还用于若所述第一候选周期集和第二候选周期集不存在相同的候选周期，确定每一个第一候选周期与每一个第二候选周期之间的周期间隔；对所述周期间隔进行排序，确定与最小周期间隔；根据所述最小周期间隔对应的第一候选周期和第二候选周期确定所述指定流行病对应的传播周期。
[0020]根据本申请一实施方式，所述分析模块，还用于判断所述最小周期间隔是否满足
预设周期阈值；若所述最小周期间隔满足所述预设周期阈值，对所述第一候选周期和第二候选周期进行整合，确定所述指定流行病对应的传播周期。
[0021]根据本申请第三方面，还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述可实施方式中任一项所述的方法。
[0022]根据本申请第四方面，还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述可实施方式中任一项所述的方法。
[0023]本申请实施例提供的针对一种预测流行病传播周期的方法、装置、设备及可读介质，通过对流行病时序数据进行波形分解确定第一候选周期集，通过对流行病时序数据进行自相关系数的计算确定第二候选周期集，然后通过第一候选周期集和第二候选周期集进行分析，确定指定流行病对应的传播周期。应用本方法能够基于流行病时序数据，客观、准确地对指定流行病的传播周期进行预测，确定流行本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种预测流行病传播周期的方法，其特征在于，所述方法包括：获取指定流行病在预设时间段内的流行病时序数据；对所述流行病时序数据进行波形分解，确定对应的频次数据；根据所述频次数据确定所述流行病的第一候选周期集；对所述流行病时序数据进行自相关性分析，确定不同相位差对应的自相关系数；根据多个所述自相关系数确定第二候选周期集；对所述第一候选周期集和第二候选周期集进行分析，确定所述指定流行病对应的传播周期，以基于所述传播周期对流行病进行预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取指定流行病在预设时间段内的流行病时序数据，包括：获得所述指定流行病对应的原始时序数据；对所述原始时序数据进行缺失值填充，获得填充后的时序数据；对所述填充后的时序数据进行平滑处理，获得流行病时序数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述流行病时序数据进行波形分解，确定对应的频次数据，包括：通过傅里叶变换对所述流行病时序数据进行时域至频域的转化，获得频域波形；根据所述频域波形确定每一个波峰对应的频次数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述频次数据确定所述流行病的第一候选周期集，包括：根据所述流行病时序数据对应的时间区间对所述频次数据进行转换，获得第一候选周期集。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述自相关系数确定第二候选周期集，包括：根据所述自相关系数和所述预设相位差区间确定对应的自相关波形；根据所述自相关波形确定与每一个波峰对应的相位差数据；将所述相位差数据确定为第二候选周期集。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一候选周期集和第二候选周期集进行分析，确定所述指定流行病对应的传播周期，包括：若所述第一候选周期集和第二候选周期集存在相同的候选周期，将所述相同的候选周期确定为所述指定流行病对应的传播周期。7.根据...
【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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