傳染病發(fā)展趨勢預測方法、系統(tǒng)、裝置及存儲介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111224955.1 申請日 -
公開（公告）號 CN114049968A 公開（公告）日 2022-02-15
申請公布號 CN114049968A 申請公布日 2022-02-15
分類號 G16H50/80（2018.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 物理
發(fā)明人 蔡慶秋;奚宇航 申請（專利權(quán)）人 北京北明數(shù)科信息技術(shù)有限公司
代理機構(gòu) 廣州嘉權(quán)專利商標事務所有限公司 代理人 余凱歡
地址 100144北京市石景山區(qū)永引渠南路18號院1號樓1層A116
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請公開了一種傳染病發(fā)展趨勢預測方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)。該方法通過獲取待預測的目標地區(qū)信息和目標病種信息；根據(jù)目標地區(qū)信息和目標病種信息生成特征數(shù)據(jù)；將特征數(shù)據(jù)輸入到目標神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，得到目標神經(jīng)網(wǎng)絡模型輸出的感染人數(shù)預測值；其中，目標神經(jīng)網(wǎng)絡模型通過以下步驟得到：搭建多個不同結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型；對多個不同結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，并將訓練后的驗證效果最好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型確定為目標神經(jīng)網(wǎng)絡模型。該方法構(gòu)建的特征數(shù)據(jù)更多，可以使模型訓練到更多的數(shù)據(jù)，有效改善模型預測結(jié)果的精度；并且兼顧了模型訓練過擬合的問題，可以降低模型訓練的計算資源消耗。本申請可廣泛應用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)。