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申请/专利权人：兰州大学;广州国家实验室
摘要：本发明公开了一种基于统计‑动力相结合的传染病预测方法，包括以下步骤：S100、数据收集与数据预处理；S200、模型参数反演；S300：参数化方案选择；S400、调优模型参数；S500、利用S200与S400获得的参数，导入传染病动力模型中，得到传染病确诊人数的预测结果；S600、预测结果的评估；通过将统计方法与动力方法相结合，利用历史数据进行分析，从而可以在疫情发展初期给出较好的科学预判；通过结合地方管控措施，对参数进行动态修正和调整，可以得到与实际情况更加接近的结果。
主权项：1.一种基于统计-动力相结合的传染病预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、数据收集与数据预处理：收集传染病有关的数据并对新增感染人数进行处理，将累计感染人数、疫情开始时间等信息输出到特定格式的文本中并保存；S200、模型参数反演：根据疫情暴发的特点，依据历史相似性原则，找到历史相似疫情数据，利用该数据代入模型进行反演，得到模型参数；S300：参数化方案包括大规模聚集参数化方案、解封措施参数化方案、管控措施参数化方案与季节周期参数化方案，基于时间及疫情发展情况进行选择；S400、调优模型参数：基于实时更新的数据，对流行病模型的潜伏者人数E0进行动态估计；S500、利用S200与S400获得的参数，导入传染病动力模型中，得到传染病确诊人数的预测结果；S600、预测结果的评估：将传染病动力模型预测得到的确诊人数结果与卫健委官方网站每日公布的实际数据进行比较，通过计算获得相对误差，基于相对误差对后续开展预测进行修正。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 广州国家实验室 一种基于统计-动力相结合的传染病预测方法及系统
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