【技术实现步骤摘要】
基于自回归模型的峰值预测方法、装置、电子设备及介质
[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种基于自回归模型的峰值预测方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
[0002]随着感染性病毒的毒性逐步降低，传播越来越隐匿，管控终究会放开，放开之后感染性病毒会快速传播，如何应对管控放开带来的病毒感染成为一个重大挑战。根据已经掌握的感染性病毒的传播规律，随着感染性病毒的传播，新增感染者的人数会先急剧增长，达到峰值之后，开始逐步降低。为了避免在感染人数达到峰值的时候，医院和社会承受的压力，所以需要提前预测病毒感染的峰值，提前做出好的应对方案。现有的预测的方法，仅仅通过一些现有固定的计算公式进行感染病毒情况的预测，无法实现精准的数据分析，会影响对感染性病毒预测的准确性。
技术实现思路
[0003]本申请实施例的主要目的在于提出一种基于自回归模型的峰值预测方法、装置、电子设备及介质，通过设置自适应的阈值方法以及自回归的预测方法提升对感染病预测的准确性。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于自回归模型的峰值预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个样本地区的多个第一样本数据、指定地区的第二样本数据以及第三样本数据，其中，所述第一样本数据用于表征所述样本地区在预设的第一时间区间内的新增感染人数与累计发烧指数之间的关系，所述第二样本数据为所述指定地区在所述第一时间区间内的发烧相关词的搜索指数，所述第三样本数据为所述指定地区在预设的第二时间区间内的发烧相关词的搜索指数的平均值；根据所述指定地区的第二样本数据以及所述第三样本数据得到关键指标值，其中，所述关键指标值用于表征所述第二样本数据相对于所述第三样本数据的发烧相关词的超额搜索情况；对所有所述样本地区的第一样本数据进行峰值计算，得到自适应阈值；将所述第一样本数据中的累计发烧指数以及所述关键指标值输入所述自回归模型进行训练，得到预训练的自回归模型；将获取到的所述指定地区的当前指标数据输入预训练的自回归模型进行数据预测，输出目标预测值；将所述目标预测值与所述自适应阈值进行对比，确定所述指定地区的感染峰值时间。2.根据权利要求1所述的基于自回归模型的峰值预测方法，其特征在于，所述对所有所述样本地区的第一样本数据进行峰值计算，得到自适应阈值，包括：获取所述样本地区的地区数量；对所述第一样本数据中每一个所述样本地区的新增感染人数进行对比，得到峰值日期，其中，所述峰值日期用于表征所述样本地区新增感染人数达到峰值的日期；根据所述峰值日期以及所述累计发烧指数确定所述样本地区的峰值指标值；根据所述地区数量对所有所述样本地区的峰值指标值进行平均值计算，得到自适应阈值。3.根据权利要求1所述的基于自回归模型的峰值预测方法，其特征在于，所述第一样本数据由如下步骤得到：对于每一个所述样本地区，获取所述样本地区在所述第一时间区间内的累计发烧指数以及新增感染人数；对所述累计发烧指数以及所述新增感染人数进行向量表示，得到集合元素；对所有所述样本地区的集合元素进行统计，得到第一样本数据。4.根据权利要求1所述的基于自回归模型的峰值预测方法，其特征在于，所述将所述第一样本数据中的累计发烧指数以及所述关键指标值输入所述自回归模型进行训练，得到预训练的自回归模型，包括：根据所述第一样本数据中的累计发烧指数以及所述关键指标值生成样本参数；将所述样本参数输入所述自回归模型进行迭代处理，直至满足预设的迭代条件，得到预训练的自回归模型，其中，所述迭代条件为所述自回归模型的当前迭代次数满足预设的训练次数。5.根据权利要求4所述的基于自回归模型的峰值预测方法，其特征在于，所述将所述样本参数输入所述自回归模型进行迭代处理，包括：将所述样本参数输入所述自回归模型进行前向传播，输出样本预测值；
基于预设的损失函数对所述样本预测值以及所述样本参数进行计算，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：瞿晓阳，王健宗，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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