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[发明专利]基于对比学习的疫情风险预测方法及装置-CN202211683114.1在审
发明人：郁董卿;刘泉;陶闯;裘靖宇 -专利权人：上海维智卓新信息科技有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比学习的疫情风险预测方法及装置，该方法包括：获取目标区域对应的疫情数据，疫情数据包括在某一历史时间中目标区域针对确定出的不同预测特征对应的疫情数据；将疫情数据输入至预训练收敛的疫情风险预测模型中，得到疫情风险预测结果，疫情风险预测结果包括目标区域对应的疫情预测实时结果、风险预测上界结果及风险预测下界结果中的一种或多种；其中，预训练收敛的疫情风险预测模型是基于目标区域及目标疫情训练至收敛的。可见，本发明能够提高疫情风险预测模型的预测贴切性和运行平稳性，进而提高目标区域疫情风险的预测实时性，从而提高疫情风险预测结果的准确性和可靠性，以及提高目标区域的疫情风险预测效率、便捷性。
基于对比学习疫情风险预测方法装置

[发明专利]一种基于模型计算分析的疫情传播预测分析系统-CN202110862908.3有效
发明人：李小林 -专利权人：深圳市知酷信息技术有限公司
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型计算分析的疫情传播预测分析系统，涉及疫情传播预测分析技术领域，解决了现有技术中对疫情不能够准确预测的技术问题，对各个区域进行医疗资源分析，从而对医疗资源进行合理调度，同时医疗资源分析能够作为疫情分析的标准，提高疫情分析的准确性能；对各个子区域进行疫情分析，判断疫情的潜伏期同时对疫情的严重程度进行分析，提高疫情预测的准确性；对实时疫情的潜伏期和传染效率进行分析，为疫情预测提供数据，通过数据分析进行疫情评估，确定控制疫情的操作，有助于疫情的控制，降低实时疫情的感染率；对预测生产的信号进行验证，防止疫情预测出现误差导致疫情措施错误，从而造成疫情扩散或者投入成本浪费的后果。
一种基于模型计算分析疫情传播预测系统

[发明专利]一种疫情预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011090363.0有效
发明人：程冰;蔡杭洲 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种疫情预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括以下步骤：获取目标区域的区域人员全息数据、区域医疗数据以及区域疫情结构化物理数据；根据区域人员全息数据、区域医疗数据以及区域疫情结构化物理数据对预设的预测模型进行训练，得到目标疫情预测模型；基于所述目标疫情预测模型对目标区域的疫情趋势进行预测，并输出所述目标区域的预测结果。这样通过融合区域人员全息数据、区域医疗数据以及区域疫情结构化物理数据等多维数据训练得到目标疫情预测模型，并基于目标疫情预测模型预测出目标区域的疫情走势和扩散范围，进而能够准确地对未来疫情趋势进行动态预测
一种疫情预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种疫情预测系统及方法-CN202010678069.5在审
发明人：刘凤麟;王婕;李月;莫升元;刘大公;佟俊良;李卓群;于丹;范一凡;毕晓慧;张雪婷 -专利权人：泰康保险集团股份有限公司;泰康养老保险股份有限公司
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种疫情预测系统及方法，数据获取模块，用于从各个客户端获取目标区域的上一周期的疫情原始数据和与疫情相关的业务数据；数据构建模块，用于根据疫情原始数据，获得目标区域的上一周期的疫情特征数据，疫情特征数据用于表征目标区域的上一周期的疫情发展程度的信息；预测模块，用于将疫情原始数据、业务数据和疫情特征数据，输入已训练的预测模型，获得目标区域的下一周期的疫情预测结果，这样，结合疫情原始数据和业务数据对疫情进行预测，能够实现对疫情的预测，并提高疫情预测的准确度。
一种疫情预测系统方法

[发明专利]疫情趋势预测方法及相关装置-CN202010208072.0在审
发明人：肖婷;郑文先;张阳;黄映婷;刘佳斌 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本申请公开了一种疫情趋势预测方法及相关装置，方法包括：当检测到目标疫情趋势请求时，根据目标疫情趋势请求获得目标疫情信息；检测到目标疫情趋势请求，包括：当检测到针对触控显示屏的目标触控操作时，解析目标触控操作，得到目标疫情趋势请求；或者，当通过麦克风采集到目标语音数据时，解析目标语音数据，得到目标疫情趋势请求；根据预存的疫情趋势请求与疫情趋势预测模型的映射关系获得目标疫情趋势请求对应的目标疫情趋势预测模型；将目标疫情信息输入目标疫情趋势预测模型进行处理，输出目标疫情趋势预测结果。采用本申请实施例有助于实现对疫情趋势的精准预测。
疫情趋势预测方法相关装置

[发明专利]基于疫情医疗监控系统-CN202210329174.7在审
发明人：吴广江 -专利权人：时代生命科学（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于疫情医疗监控系统，包括疫情数据采集模块、大数据信息处理模块、疫情数据分析模块、疫情数据预测模块、疫情预警模块、疫情监测模块；所述疫情数据采集模块将采集的疫情信息传输至大数据信息处理模块，所述大数据信息处理模块通过疫情数据分析模块控制疫情数据预测模块，所述疫情数据预测模块控制疫情预警模块；所述大数据信息处理模块控制疫情监测模块。本发明在于提供一种疫情监测效果好，疫情分析预测准确，功能多样，能够实时、直观、全方位的监控疫情的一种基于疫情医疗监控系统。
基于疫情医疗监控系统

[发明专利]一种疫情态势预测的方法、系统、电子设备和存储介质-CN202010443134.6在审
发明人：宋洁;刘璟煊;石天磊 -专利权人：石天磊
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06F16/904 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种疫情态势预测的方法、系统、电子设备和存储介质，方法包括：获取预设时间段内的疫情数据，并基于疫情数据生成散点图；基于散点图中各点数据构成的分布趋势，确认待构建的疫情态势预测函数模型的函数次数；基于线性外推算法和/或灰色预测算法，利用散点图中的各点数据以及所确定的函数次数构建函数模型，并根据函数模型预测疫情态势；响应用户对疫情态势的查看请求，将预测的疫情态势以趋势图的形式进行展示，其中，趋势图中包括预测函数模型的预测曲线与当前更新的疫情数据本发明实施例通过采集的疫情数据构建预测疫情的函数模型，进而基于函数模型对疫情态势进行精准预测。
一种疫情态势预测方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011190308.9有效
发明人：李烨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，应用于医疗科技领域，该方法包括：获取用于疫情预测的疫情数据，该疫情数据包括待预测区域在第一时间点的总人数和感染者的人数；调用预设的传染病预测模型以根据该疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，该疫情预测结果包括该待预测区域在第二时间点的目标人群类别的人数；该第二时间点为该第一时间点之后的时间点；该目标人群类别为以下任一项：易感者、潜伏者、感染者和痊愈者；根据该疫情预测结果绘制疫情趋势图；通过终端设备展示该疫情趋势图。采用本申请，可以根据疫情数据准确预测传染病的传播规律。本申请涉及区块链技术，如可将疫情趋势预测结果写入区块链中。
一种数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]城市疫情风险预测方法及设备-CN202111122434.5在审
发明人：赵继军;郭文龙;陈湘国;魏忠诚;黄丽丽;连彬 -专利权人：河北工程大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种城市疫情风险预测方法及设备，该方法包括：获取预设区域的多类人群的内部疫情数据和预设区域外的其他区域的外部疫情数据；根据内部疫情数据和第一预测模型得到内部传播风险预测曲线；根据外部疫情数据和第二预测模型得到外部流入风险预测曲线；获取预设区域内第一预设指标的权重向量；根据第一预设指标的权重向量将内部传播风险预测曲线和外部流入风险预测曲线进行加权整合，得到疫情风险预测曲线；通过分别预测内部传播风险和外部传播风险，并且考虑了实际疫情防控措施下的隔离潜伏者群体，能够有效提高疫情风险预测的准确率。
城市疫情风险预测方法设备

[发明专利]基于人口迁移的疫情预测方法、装置、电子设备及介质-CN202010142547.0在审
发明人：孟丹;张宇;李宏宇;李晓林 -专利权人：同盾控股有限公司
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人口迁移的疫情预测方法，涉及疫情预测技术领域，包括以下步骤：获取疫情数据和人口迁移数据；根据疫情数据和人口迁移数据，构建待预测区域的复合城市网络模型；疫情数据通过复合城市网络模型计算，得到待预测城市未来K天的感染人群数据；基于预设疫情区间和待预测城市未来K天的感染人群数据，得到K张疫情热力图。该方法获得的层级化复杂动力学模型考虑了如春运等大规模人流活动时人口迁移情况对疫情发展影响，实现在大规模人流活动的情况下对未来疫情数据的准确预测，可以直观查看疫情发展情况，用作采取疫情防控手段的参考。本发明还公开了一种基于人口迁移的疫情预测装置、电子设备和计算机存储介质。
基于人口迁移疫情预测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种基于神经网络与SEIR模型的传染病趋势预测方法-CN202110658591.1在审
发明人：王建勇;章毅;甘雨;吴雨;庞博;吴宇杭 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能预测领域，具体是一种基于神经网络与SEIR模型的传染病趋势预测方法，包括如下步骤：步骤1、获取数据集；步骤2、数据预处理；步骤3、构建由病毒传染率预测模块和疫情趋势预测模块构成的疫情趋势预测模型；步骤4、使用步骤2预处理的数据对疫情趋势预测模型进行训练，同时设置疫情趋势预测模型的损失函数和模型参数更新方式；步骤5、利用步骤1～步骤4训练好的疫情趋势预测模型对疫情趋势进行预测；该方法可使用较少的训练数据，对传染病疫情趋势进行有效的自动动态实时预测，且预测过程无需人为干预。
一种基于神经网络 seir 模型传染病趋势预测方法

[发明专利]基于集成学习模型的疫情预测方法、装置、设备及介质-CN202010132341.X在审
发明人：孟丹;李宏宇;李晓林 -专利权人：同盾控股有限公司
申请日： 2020-02-29 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习模型的疫情预测方法，涉及疫情预测技术领域，包括以下步骤：获取疫情数据；按照时间维度处理疫情数据，得到训练集M1和验证集M2；根据训练集M1训练集成学习模型；根据训练完成的集成学习模型对验证集M2计算，得到损失值，并选择数值最小的损失值对应的集成学习模型作为预测模型，根据预测模型对疫情趋势进行预测。该方法有效避免由于数据获取的时间差造成对疫情预测结果的影响，能够准确地对未来疫情趋势进行动态预测，模型适应性强，可以根据实时疫情数据进行快速微调。本发明还公开了一种基于集成学习模型的疫情预测装置、电子设备和计算机存储介质。
基于集成学习模型疫情预测方法装置设备介质

[发明专利]一种基于生活物资流动的疫情态势预测方法-CN202310278326.X在审
发明人：吴志雄;徐春梅;张惠臻;侯济恭 -专利权人：南威软件股份有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明提供了疫情预测技术领域的一种基于生活物资流动的疫情态势预测方法，包括如下步骤：步骤S10、通过爬虫技术获取疫情历史数据；步骤S20、基于ARIMA模型创建一疫情态势预测模型，利用所述疫情历史数据对疫情态势预测模型进行预训练；步骤S30、获取生活物资流动数据，对所述生活物资流动数据进行预处理，得到物资数据集；步骤S40、将所述物资数据集划分为训练集和验证集；步骤S50、利用所述训练集和验证集对预训练后的疫情态势预测模型进行训练和验证；步骤S60、利用验证通过后的所述疫情态势预测模型进行疫情态势预测。本发明的优点在于：极大的提升了疫情预测的准确性。
一种基于生活物资流动疫情态势预测方法

[发明专利]一种电力负荷分段概率预测方法-CN202211656055.9在审
发明人：雷杨;徐飞;丁石川;郭小璇;王正风;鲍海波;贾伟;杭俊 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力负荷分段概率预测方法，根据SEIR传染病动力模型，针对疫情建立疫情的流行期、爆发期、管控期、恢复期阶段划分模型，基于注意力机制实现不同疫情阶段负荷的特征提取；基于长短期记忆神经网络，实现不同疫情阶段负荷的点预测；基于分位数回归方法，实现不同疫情阶段负荷的概率预测。通过分析不同疫情阶段对负荷预测的影响，有效减少由于疫情阶段特性对预测结果的波动性干扰，通过长短期记忆人工神经网络模型方法对电力负荷进行概率预测，表征疫情波动对电力负荷的影响，具有良好的预测精度，将能够为规划、运行调度等提供更为可靠的负荷预测数据，降低系统的预测风险，提高经济性。
一种电力负荷分段概率预测方法

[发明专利]疫情防控效果预测方法、装置、服务器及存储介质-CN202011043912.9有效
发明人：郭建影 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种疫情防控效果预测方法、装置、服务器及存储介质，应用于医疗科技领域，该方法包括：统计第一预设日期范围内各日期的新媒体数据和疫情数据；调用疫情防控效果预测模型，并根据所述新媒体数据和所述疫情数据对疫情防控效果进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括第二预设日期范围内各日期的负面新闻数据和疫情感染数据以发送至终端设备进行展示。采用本申请，可以基于新媒体信息对疫情防控效果进行预测，以用于疫情防控。本申请涉及区块链技术，如可将预测结果写入区块链。
疫情效果预测方法装置服务器存储介质

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