[发明专利]一种基于气象数据的上呼吸道疾病的预测系统及其预测方法

权利要求书

1.一种基于气象数据的上呼吸道疾病预测系统，其特征在于：包括数据预处理单元、模型构建单元和推导预测单元；

其中，数据预处理单元收集地区历史气象信息和上呼吸道疾病知识，对气象进行归一化处理，构建历史数据知识库；

模型构建单元构建上呼吸道疾病的多元线性回归模型；

推导预测单元输入地区当前气象信息、地区人口年龄分布信息和季节信息，通过将上述信息归一化处理后，利用已构建的上呼吸道疾病的多元线性回归模型，获取当前气象条件和季节的上呼吸道疾病的发病趋势。

2.如权利要求1所述的一种基于气象数据的上呼吸道疾病预测系统，其特征在于：所述历史数据知识库包括气象数据子库、疾病知识子库、季节与疾病关系子库和年龄与疾病关系子库；气象数据子库记录历史气象信息的数据；疾病知识子库记录上呼吸道疾病的名称、症状、预防措施和地区历史病历；季节与疾病关系子库记录季节关联的上呼吸道疾病的信息；年龄与疾病关系子库记录与年龄关联的上呼吸道疾病的信息；气象数据子库、疾病知识子库、季节与疾病关系子库和年龄与疾病关系子库对各自库内信息进行归一化处理，并按时间顺序进行保存。

3.如权利要求2所述的一种基于气象数据的上呼吸道疾病预测系统，其特征在于：所述气象数据子库记录历史气象信息中的气温、湿度、风速、降水量、日照时数、气温日较差和空气污染物浓度数据。

4.如权利要求3所述的一种基于气象数据的上呼吸道疾病预测系统，其特征在于：所述构建上呼吸道疾病的多元线性回归模型是根据影响发病的气温、湿度、风速、降水量、日照时数、气温日较差和空气污染物浓度分别作为自变量x1-x7，将上呼吸道疾病发病指数作为变量y，构建多元线性回归模型：

y＝(b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7)+e；

上式中，b1-b7为自变量x1-x7的偏回归系数，b1＝-0.934578，b2＝0.025487，b3＝-0.357542，b4＝0.062357，b5＝0.242151，b6＝-0.606743，b7＝-0.056755；e为修正值。

5.如权利要求4所述的一种基于气象数据的上呼吸道疾病预测系统，其特征在于：所述修正值e包括年龄修正值e1和季节修正值e2，且e＝e1+e2，年龄修正值e1和季节修正值e2的取值范围均为[0,1]。

6.如权利要求5所述的一种基于气象数据的上呼吸道疾病预测系统，其特征在于：还包括模型优化单元；模型优化单元通过输入自变量x1-x7，从历史数据知识库中采用K近邻算法，找到同时与输入自变量x1-x7最接近的K个实例，确定对应地区的自变量x1-x7的取值范围，其中K20。

7.一种基于气象数据的上呼吸道疾病预测系统的预测方法，其特征在于：所述预测方法包括如下步骤：

S1：配置数据预处理单元、模型构建单元、推导预测单元和模型优化单元；

S2：数据预处理单元从公开的气象资料中获取历年的地区历史气象信息和上呼吸道疾病知识，构建历史数据知识库；

S3：模型构建单元根据影响发病的气温、湿度、风速、降水量、日照时数、气温日较差和空气污染物浓度分别作为自变量x1-x7、偏回归系数b1-b7和修正值e构建上呼吸道疾病发病指数y的多元线性回归模型；

S4：通过模型优化单元对K近邻算法对上呼吸道疾病发病指数y的多元线性回归模型进行优化，确定对应地区的自变量x1-x7的最优的取值范围；

S5：由上呼吸道疾病发病指数y的多元线性回归模型y根据地区当前气象信息，预测上呼吸道疾病的发病指数，结果向对应年龄段的易感人群提供预测信息。