[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

说明书

本发明提供了一种基于气象数据的上呼吸道疾病预测系统及其预测方法，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，并为易感人群提供预防信息。

技术领域

本发明涉及气象服务技术领域，尤其涉及一种基于气象数据的上呼吸道疾病预测系统及其预测方法。

背景技术

随着人们对预防疾病和健康生活方式的重视，气候变化对人类健康的影响也备受关注，有许多研究表明气象因素与疾病有着重要的影响。早在公元前5世纪，人们就观察到四季有不同疾病的流行。战国时《周礼》记载，“春时有痟首疾，夏时有痒疥疾，秋时有疟寒疾，冬时有嗽上气疾。”人们还认识到传染病与气候的关系，如“孟春行秋令则民大疫，季春行夏令则民多疾病，孟秋行夏令则多疟疾”等。气象因素与疾病的发生存在着一定的内在联系。外界气候条件周期性渐变，比如四季更替、昼夜轮换，或者非周期性巨变，如，大风、霜、雨雪等天气作用于人体，并在机体内引起各种复杂的反应，当气候条件出现较大变化或者超出人体适应能力时候，便会直接影响人的免疫力，同时气象因素还会诱发某种疾病或让某种疾病恶化，常见的如心脑血管疾病或者呼吸道疾病。

心脑血管疾病和呼吸道疾病等是危害人类健康的主要疾病，通过观测天气变化对一段时期的气候敏感疾病的发病情况进行预测，以便进行提前预警和预防，合理分配医疗资源，降低病人痛苦，是很有必要的。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种根据历史气象数据与门诊人数建立的、基于气象数据的上呼吸道疾病预测系统及其预测方法。

本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了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。

在以上技术方案的基础上，优选的，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。

进一步优选的，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。

更进一步优选的，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；