龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：南方科技大学
摘要：本发明涉及一种基于LSTM运用多源异构数据预测呼吸道传染病流行趋势的方法，本发明将不同来源、不同类型的数据整合到某呼吸道传染病流行趋势实时预测模型中，且考虑不同来源数据对某呼吸道传染病流行趋势影响的权重；多源异构数据的使用可以提供更全面和准确的信息，从而提高模型的预测精度。例如，可以使用来自不同地区、不同时间段、不同人群、不同疾病的数据，从而更好地理解疾病传播的规律。本发明中模型的建立可以根据外部数据提供一种更快速、准确、可靠的方法来预测疾病每日发病数，从而为公共卫生决策提供支持。例如，可以根据模型的预测结果制定相应的防控措施，避免感染传播情况的进一步传播，可以应用于不同的场景和领域。
主权项：1.一种基于LSTM运用多源异构数据预测呼吸道传染病流行趋势的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、从多个数据源目标区域采集每日与目标传染病相关的综合特征数据，综合特征数据包括病例报告数据、移动数据、社交媒体数据和气象数据，将多日的综合数据汇总后得到训练初始特征集；步骤2、对训练初始特征集中的数据进行预处理，对数据进行筛选，缩放和归一化得到预处理后的训练数据集；步骤3、将训练集输入LSTM模型，LSTM模型输出当日的传染病病例数据预测结果，通过最小化模型预测报告病例数与实际报告病例数的误差，得到训练后的目标传染病爆发预测LSTM模型；步骤4、从多个数据源目标区域采集当日与目标传染病相关的综合数据，得到初始待预测数据集；对初始待预测数据集进行数据筛选后，得到当日综合数据作为特征数据集；步骤5、将特征数据集输入训练后的目标传染病爆发预测LSTM模型，输出当日的病例数据预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方科技大学 一种基于LSTM运用多源异构数据预测呼吸道传染病流行趋势的方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号