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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利城市流感发病趋势预测方法、系统、终端以及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114388137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111670090.1，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权城市流感发病趋势预测方法、系统、终端以及存储介质是由李子垠;尹凌;刘康设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本城市流感发病趋势预测方法、系统、终端以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种城市流感发病趋势预测方法、系统、终端以及存储介质。方法包括：获取城市内流感病例数据，并收集城市内个体移动轨迹数据；通过数据驱动方法对个体移动轨迹数据进行处理，获取人口移动关系；基于人口移动关系，利用图神经网络提取流感病例数据的空间尺度信息，并利用长短期记忆网络提取流感病例数据的时间序列关系；根据流感病例数据的空间尺度信息和时间序列关系得到流感城市流感发病趋势预测结果。本申请实施例实现了城市内部流感发展态势更高空间分辨率的预测，完成对流感的精细化分析，帮助政府和公共卫生部门及时、准确地洞察城市内部的流感发展态势，有针对性地进行疫情防控干预，可以最大化的保障人民的生命健康安全。

本发明授权城市流感发病趋势预测方法、系统、终端以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种城市流感发病趋势预测方法，其特征在于，包括：获取城市内流感病例数据，并收集城市内个体移动轨迹数据；通过数据驱动方法对所述个体移动轨迹数据进行处理，获取每个个体的家庭住址，将所述家庭住址设定为每个个体移动轨迹的起始点，并提取每个个体从所述起始点去往其他区域的流量数据，得到各个区域之间的人口移动关系；基于所述人口移动关系，利用图神经网络提取所述流感病例数据的空间尺度信息，并利用长短期记忆网络提取所述流感病例数据的时间序列关系；根据所述流感病例数据的空间尺度信息和时间序列关系得到城市流感发病趋势预测结果；所述利用图神经网络提取所述流感病例数据的空间尺度信息具体为：所述图神经网络的框架为消息传播神经网络，所述消息传播神经网络基于空域图卷积提取空间尺度信息；定义无向图G，节点v的特征向量为xv，边的特征为evw，连接节点v和w，Nv表示图G中节点v的邻居节点，t为运行的时间步，将结点v的特征xv作为其隐藏状态的初始态后，所述空域图卷积对隐藏状态的更新表示为： 所述消息传播神经网络将空域图卷积分解为消息传递与状态更新操作两个部分，分别由消息函数Ml和节点更新函数Ul完成；所述消息函数Ml用于聚合邻居节点的特征，形成一个消息向量，准备传递给中心节点；所述节点更新函数Ul用于更新当前时刻的节点表示，将当前时刻的节点表示以及从消息函数中获得的消息进行组合，获得空间尺度信息。

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