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龙图腾网获悉控环科技集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的流行病智能预测系统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：CN120767004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511262227.8，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种基于深度学习的流行病智能预测系统是由何佳俐;李杰;肖继攀;詹文华;雷远扬;陆生军;韩发;胡娟;丁锦宏;卢军;周庭发;王言;常建国;王贺;于文;刘晓虎;侯姿羽;孙庆;李剑峰;曹科华;纪建华;霍金鹏设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的流行病智能预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及流行病预测技术领域，公开了一种基于深度学习的流行病智能预测系统。所述系统的多元数据采集模块实时获取流行病相关的环境气象数据、人口流动数据、医疗资源分布数据及历史疫情传播数据；深度学习预测模块依据上述多源数据，通过时空图神经网络分析区域传播动态特征；风险区域识别模块根据区域传播动态特征，构建区域风险等级热力图，识别风险等级超过预设阈值的高风险区域；资源匹配分析模块结合医疗资源分布数据与高风险区域空间位置，计算各医疗机构的资源覆盖范围。该系统可整合多源数据，精准分析流行病传播趋势，智能识别高风险区域并实现医疗资源合理匹配，为流行病防控提供有效技术支持。

本发明授权一种基于深度学习的流行病智能预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的流行病智能预测系统，其特征在于，包括以下模块： 多元数据采集模块，用于实时获取流行病相关的环境气象数据、人口流动数据、医疗资源分布数据以及历史疫情传播数据； 深度学习预测模块，用于根据所述环境气象数据、人口流动数据、医疗资源分布数据和历史疫情传播数据，通过时空图神经网络与长短期记忆网络的协同架构分析区域传播动态特征； 风险区域识别模块，用于根据所述区域传播动态特征，构建区域风险等级热力图，识别风险等级超过预设阈值的高风险区域，风险区域识别模块基于深度学习预测模块的输出嵌入向量，构建区域风险等级热力图，该过程包括：将嵌入向量输入分类模型，该模型采用支持向量机划分风险等级分为低、中、高三类；热力图通过地理信息系统绘制，每个网格单元对应风险概率；预设阈值设置为中位值以上为高风险，系统自动识别风险等级超过该阈值的高风险区域，输出为栅格数据； 资源匹配分析模块，用于根据所述医疗资源分布数据和高风险区域的空间位置，计算各医疗机构的资源覆盖范围； 所述深度学习预测模块执行： 将环境气象数据中的温湿度参数、人口流动数据中的跨区域迁徙强度、医疗资源分布数据中的病床周转率作为输入特征； 通过时空图神经网络处理多源数据的空间关联性，为长短期记忆网络提供精准的空间特征基础； 通过长短期记忆网络提取时空传播特征向量； 基于所述时空传播特征向量预测未来指定时间窗口内的传播速率和变异风险概率； 所述资源匹配分析模块计算各医疗机构的资源覆盖范围时，具体执行以下操作： 第一步，获取各医疗机构的实时资源容量参数，包括在岗医护人员数量、可用病床数、急救设备储备量，将上述参数标准化为0-1区间的资源充足度指数； 第二步，结合高风险区域的人口密度数据与交通可达性数据，建立覆盖半径基础模型； 第三步，根据资源充足度指数动态调整覆盖半径：当资源充足度指数≥0.8时，覆盖半径在基础模型结果上扩大20%；当0.5≤资源充足度指数＜0.8时，保持基础模型覆盖半径；当资源充足度指数＜0.5时，覆盖半径在基础模型结果上缩小30%； 第四步，对调整后的覆盖半径进行空间边界校验，排除河流、山脉等自然地理障碍区域及交通管制区域，最终确定各医疗机构的实际资源覆盖范围，输出为带有地理坐标的多边形矢量数据。

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