【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及疫苗管理，尤其涉及一种基于大数据和云端ai的疫苗管理调度系统。
技术介绍
1、随着人工智能的发展、大数据的应用、物联网和互联网技术的普及，人工智能和大数据应该渗透到各行各业。目前疫苗注射关乎民生，每个人在对应的成长期都要注射相应种类的疫苗，因此疫苗种类众多。同时随着疫苗接种的普及，各个国家各个地区的人口都在接种疫苗，因此疫苗生产流通数量巨大。有些疫苗的需求量具有突发性，但是大多数具有规律性。现有技术中对疫苗的需求数量没有一种科学的预测方法，这会出现疫苗需求量激增时疫苗短缺情况；同时，由于疫苗具有固定生命周期，需要保证注射的疫苗具有活性；对疫苗需求量没有科学预测，会出现疫苗大量浪费的情况。此外，现有的冷库中疫苗位置随机插空摆放，出入库效率有待提升。由于对临期疫苗没有合理的规划，导致对疫苗浪费现象严重。因此亟需一种能够对疫苗出入库以及疫苗放置位置等进行合理管控的系统，以合理安排疫苗出入库，提高疫苗出入库效率。
2、而且现有技术中疫苗的信息管理系统缺少全局管理手段，各冷库各自管理，缺乏冷库之间的协同管理，对于平级的冷库之间缺少调度机制，导致有些疫苗在紧缺时无法通过调度来实现供应；对问题疫苗、过期疫苗和待召回疫苗的缺乏信息追溯和冷库自动锁苗功能。
技术实现思路
1、鉴于上述的分析，本专利技术实施例旨在提供一种基于大数据和云端ai的疫苗管理调度系统，用以解决现有技术中疫苗的信息管理系统不够智能化，且由于无法对疫苗未来需求进行准确预测导致疫苗短缺或过量浪费、疫苗出入库
2、本专利技术实施例提供了一种基于大数据和云端ai的疫苗管理调度系统，系统包括：云平台、边缘端服务器、大数据存储模块；
3、各边缘端服务器将获取的各自智慧冷库的疫苗出入库数据和智慧冷库所在地区的人口结构数据发送至大数据存储模块；大数据存储模块基于各边缘端的各类疫苗的出入库数据得到各类疫苗的出入库频率；云平台调取大数据存储模块中各边缘端的历史疫苗出入库数据、历史人口结构数据形成各边缘端的训练集对各边缘端的ai预测模型进行训练，并将训练好的各边缘端ai预测模型分发至相应边缘端服务器；
4、所述云平台基于训练好的各边缘端ai预测模型预测各边缘端的各类疫苗的未来需求量；根据各边缘端的各类疫苗的未来需求量、各类疫苗的出入库频率对各类疫苗进行聚类得到各边缘端的疫苗聚类结果，将所述疫苗聚类结果发送至各边缘端服务器；
5、各边缘端服务器基于训练好的ai预测模型对各自智慧冷库未来疫苗需求量进行预测，并基于需求量给出采购建议；根据疫苗聚类结果提供智慧冷库疫苗仓储位置建议。
6、进一步的，云平台包括聚类模块；聚类模块通过k-means聚类方法将疫苗聚类划分为高频出库疫苗、普通疫苗、低频出库疫苗。
7、进一步的，所述系统还包括智慧疫苗流通管理模块；当某边缘端有低频出库疫苗需求且库存不足时，边缘端服务器发送疫苗短缺信息至智慧疫苗流通管理模块，智慧疫苗流通管理模块从大数据存储模块搜索其他边缘端的智慧冷库是否存在所述低频出库疫苗，若其他边缘端的智慧冷库存在所述低频出库疫苗且无出库需求，则智慧疫苗流通管理模块给出调度建议，将该低频疫苗从其他边缘端的智慧冷库调度到有需求的智慧冷库。
8、进一步的，智慧疫苗流通管理模块设置冷库预警规则和疫苗预警规则；冷库预警规则包括：若智慧冷库环境监控数据中的温度、湿度、光照强度任一项不在预设范围内，则触发环境预警规则；疫苗预警规则包括：若触碰冷库预警规则达到第一阈值时间，对暴露在冷库预警环境中的疫苗发出疫苗预警；各边缘端服务器定期从智慧疫苗流通管理模块获取冷库预警规则和疫苗预警规则。
9、进一步的，智慧疫苗流通管理模块实时获取问题疫苗或召回疫苗信息；边缘端服务器每间隔第二阈值时间通过互联网从智慧疫苗流通管理模块获取问题锁苗或召回疫苗信息，将问题疫苗或召回疫苗的信息发送至智慧冷库，智慧冷库自动锁定上述问题疫苗或召回疫苗，放入锁定区，不进行出入库操作。
10、进一步的，大数据存储模块中还存储有各个边缘端智慧冷库中各类疫苗的生产日期及有效期数据，智慧疫苗流通管理模块实时查询大数据存储模块中过期疫苗信息，将过期疫苗信息发送至智慧冷库，智慧冷库自动锁定上述过期疫苗，放入锁定区，不进行出入库操作；同时，智慧疫苗流通管理模块发邮件提醒智慧疫苗流通系统管理工作人员告知疫苗过期信息。
11、进一步的，各边缘端服务器每日对疫苗有效期进行核实，对剩余有效期短的疫苗优先安排出库，对过期疫苗进行自动锁定。
12、进一步的，所述ai预测模型为混合长短期记忆模型lstm、向量自回归滑动平均模型varima、时间序列模型prophet的加权平均模型；
13、基于三种预测模型的最小均方差mse分配权重，
14、每种预测模型的权重αk为：
15、
16、其中，k＝1、2、3,msek为每种预测模型的均方误差。
17、进一步的，云端基于从大数据存储模块中获取的每种疫苗每个月的出库数量和历史人口结构数据构建相应ai预测模型的训练样本集，包括：
18、将不同种类疫苗在不同月份的出库数量和各月份人口结构数据采用tensor张量记录，所述tensor张量作为lstm模型的训练样本集；
19、将不同种类疫苗在不同月份的出库数量和人口结构数据形成数据框dataframe，所述dataframe作为varima和prophet模型的训练样本集。
20、进一步的，对于lstm模型，训练时从tensor张量中获取多个训练样本，每个训练样本包括输入数据和标签；其中，从tensor张量中选取每种疫苗在相同的连续n个月份的出库量和边缘端所在地区在所述连续n个月份的人口结构数据作为输入数据，将每种疫苗n个月份后的下一个月份的出库量作为标签，形成一个样本；
21、对于varima模型，训练时从数据框dataframe中获取多个训练样本，每个训练样本包括输入数据和标签；从数据框dataframe中选取每种疫苗在相同的连续n个月份的出库量和边缘端所在地区在所述连续n个月份的人口结构数据作为输入数据，将每种疫苗n个月份后的下一个月份的出库量作为标签，形成一个样本；
22、所述prophet模型包括多个prophet子模型，对于prophet模型的每个子模型，训练时从数据框dataframe中获取每个子模型的训练样本集；每个训练样本均包括输入数据和标签；从数据框dataframe中选取子模型对应的疫苗在连续n个月的出库量和边缘端所在地区在所述连续n个月份的人口结构数据作为输入数据，将n个月份后的下一个月份的出库量作为标签，从而得到子模型的多个样本，作为该子模型的样本集。
23、与现有技术相比，本专利技术至少可实现如下有益效果之一：
24、1、本申请ai模型采用混合lstm模型，varima模型和prophet模型的加权平均模型对大数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据和云端AI的疫苗管理调度系统，其特征在于，系统包括：云平台、边缘端服务器、大数据存储模块；
2.根据权利要求1所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，云平台包括聚类模块；聚类模块通过K-means聚类方法将疫苗聚类划分为高频出库疫苗、普通疫苗、低频出库疫苗。
3.根据权利要求2所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，所述系统还包括智慧疫苗流通管理模块；当某边缘端有低频出库疫苗需求且库存不足时，边缘端服务器发送疫苗短缺信息至智慧疫苗流通管理模块，智慧疫苗流通管理模块从大数据存储模块搜索其他边缘端的智慧冷库是否存在所述低频出库疫苗，若其他边缘端的智慧冷库存在所述低频出库疫苗且无出库需求，则智慧疫苗流通管理模块给出调度建议，将该低频疫苗从其他边缘端的智慧冷库调度到有需求的智慧冷库。
4.根据权利要求1所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，智慧疫苗流通管理模块设置冷库预警规则和疫苗预警规则；冷库预警规则包括：若智慧冷库环境监控数据中的温度、湿度、光照强度任一项不在预设范围内，则触发环境预警规则；疫苗预警规则包括：若触碰冷库预警规则达到第一阈值时
5.根据权利要求4所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，智慧疫苗流通管理模块实时获取问题疫苗或召回疫苗信息；边缘端服务器每间隔第二阈值时间通过互联网从智慧疫苗流通管理模块获取问题锁苗或召回疫苗信息，将问题疫苗或召回疫苗的信息发送至智慧冷库，智慧冷库自动锁定上述问题疫苗或召回疫苗，放入锁定区，不进行出入库操作。
6.根据权利要求3所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，大数据存储模块中还存储有各个边缘端智慧冷库中各类疫苗的生产日期及有效期数据，智慧疫苗流通管理模块实时查询大数据存储模块中过期疫苗信息，将过期疫苗信息发送至智慧冷库，智慧冷库自动锁定上述过期疫苗，放入锁定区，不进行出入库操作；同时，智慧疫苗流通管理模块发邮件提醒智慧疫苗流通系统管理工作人员告知疫苗过期信息。
7.根据权利要求1所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，各边缘端服务器每日对疫苗有效期进行核实，对剩余有效期短的疫苗优先安排出库，对过期疫苗进行自动锁定。
8.根据权利要求1所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，所述AI预测模型为混合长短期记忆模型LSTM、向量自回归滑动平均模型VARIMA、时间序列模型Prophet的加权平均模型；
9.根据权利要求8所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，云端基于从大数据存储模块中获取的每种疫苗每个月的出库数量和历史人口结构数据构建相应AI预测模型的训练样本集，包括：
10.根据权利要求9所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，对于LSTM模型，训练时从tensor张量中获取多个训练样本，每个训练样本包括输入数据和标签；其中，从tensor张量中选取每种疫苗在相同的连续N个月份的出库量和边缘端所在地区在所述连续N个月份的人口结构数据作为输入数据，将每种疫苗N个月份后的下一个月份的出库量作为标签，形成一个样本；
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据和云端ai的疫苗管理调度系统，其特征在于，系统包括：云平台、边缘端服务器、大数据存储模块；
2.根据权利要求1所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，云平台包括聚类模块；聚类模块通过k-means聚类方法将疫苗聚类划分为高频出库疫苗、普通疫苗、低频出库疫苗。
3.根据权利要求2所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，所述系统还包括智慧疫苗流通管理模块；当某边缘端有低频出库疫苗需求且库存不足时，边缘端服务器发送疫苗短缺信息至智慧疫苗流通管理模块，智慧疫苗流通管理模块从大数据存储模块搜索其他边缘端的智慧冷库是否存在所述低频出库疫苗，若其他边缘端的智慧冷库存在所述低频出库疫苗且无出库需求，则智慧疫苗流通管理模块给出调度建议，将该低频疫苗从其他边缘端的智慧冷库调度到有需求的智慧冷库。
4.根据权利要求1所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，智慧疫苗流通管理模块设置冷库预警规则和疫苗预警规则；冷库预警规则包括：若智慧冷库环境监控数据中的温度、湿度、光照强度任一项不在预设范围内，则触发环境预警规则；疫苗预警规则包括：若触碰冷库预警规则达到第一阈值时间，对暴露在冷库预警环境中的疫苗发出疫苗预警；各边缘端服务器定期从智慧疫苗流通管理模块获取冷库预警规则和疫苗预警规则。
5.根据权利要求4所述的疫苗管理调度系统，其特征在于，智慧疫苗流通管理模块实时获取问题疫苗或召回疫苗信息；边缘端服务器每间隔第二阈值时间通过互联网从智慧疫苗流通管理模块获取问题锁苗或召回疫苗信息，将问题疫苗或召回疫苗的信息发送...
【专利技术属性】
技术研发人员：傅超，石铁军，蒋鹏，谷双双，
申请(专利权)人：沈苏科技苏州股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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