[发明专利]基于周期预测疫情发病人数的方法及装置、设备和介质

权利要求书

1.一种基于周期预测疫情发病人数的方法，其特征在于，包括：

从初始患者数据中确定患者时序信息，并根据所述患者时序信息确定现有统计周期对应的当前有效再生数；

根据所述当前有效再生数确定目标多项式，通过所述目标多项式和所述当前有效再生数拟合出有效再生数序列的变化曲线，以根据所述变化曲线预测待测周期的未来有效再生数；

确定所述待测周期的首日新增患者数；

根据所述未来有效再生数和所述首日新增患者数构建人数预测函数，并根据所述人数预测函数预测所述待测周期的待测日新增患者数。

2.根据权利要求1所述的基于周期预测疫情发病人数的方法，其特征在于，所述根据所述患者时序信息确定现有统计周期对应的当前有效再生数，包括：

确定统计周期的统计天数，根据所述统计天数和所述患者时序信息将所述初始患者进行划分，以生成对应的初始患者序列；

获取基础再生数，根据所述基础再生数和所述初始患者序列，并通过极大似然算法确定所述现有统计周期对应的当前有效再生数。

3.根据权利要求1所述的基于周期预测疫情发病人数的方法，其特征在于，所述根据所述有效再生数和所述首日新增患者数构建人数预测函数，包括：

根据所述未来有效再生数和首日新增患者数确定所述待测周期的患者总增量；

确定统计周期的统计天数，并根据所述统计天数和所述患者总增量确定患者的基底增量；

确定所述待测周期的多个天数编号，并根据所述基底增量和各所述天数编号确定与各所述天数编号对应的增量比例；

根据所述初始患者数据确定缩放系数，根据所述统计天数、所述未来有效再生数、所述增量比例和所述缩放系数构建所述人数预测函数。

4.根据权利要求3所述的基于周期预测疫情发病人数的方法，其特征在于，所述人数预测函数为：

其中，fir为所述待测周期的首日新增患者数，Rt为所述待测周期对应的未来有效再生数，a为所述统计周期的统计天数，b为所述缩放系数，n为所述统计周期的多个天数编号且n＝1,2,…,a。

5.根据权利要求3或4所述的基于周期预测疫情发病人数的方法，其特征在于，所述缩放系数确定方法包括：

确定待测周期之前的多个周期的实际新增患者数以及实际日增患者数；

确定所述缩放系数的取值范围以及步长，根据所述取值范围和所述步长确定目标数量个缩放系数值；

根据所述目标数据量个缩放系数值和所述人数预测函数分别确定所述待测周期之前的多个周期的预测日新增患者数和预测新增患者数；

根据所述多个周期对应的实际新增患者数、所述多个周期对应的实际日增患者数以及所述多个周期对应的预测新增患者数和所述多个周期对应的预测日新增患者数确定所述人数预测函数的损失函数；

将各所述缩放系数值逐个带入所述损失函数进行计算，得到所述目标数量个损失函数值；

从所述目标数量个损失函数值中确定与最小损失函数值对应的目标缩放系数值，将所述目标缩放系数值带入所述人数预测函数。

6.根据权利要求5所述的基于周期预测疫情发病人数的方法，其特征在于，所述根据所述多个周期对应的实际新增患者数、所述多个周期对应的实际日增患者数以及所述多个周期对应的预测新增患者数和所述多个周期对应的预测日新增患者数确定所述人数预测函数的损失函数，包括：

确定所述多个周期对应的实际新增患者数与所述多个周期对应的预测新增患者数的总量均方误差；

确定所述多个周期对应的实际日增患者数与所述多个周期对应的预测日增患者数的日均方误差；

确定统计总天数，根据所述总量均方误差、所述日均方误差以及所述统计总天数确定损失函数。