公开(公告)号：CN116168847B

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310460666.4

申请日：2023-04-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 靳雷生 ,  薛瑞 ,  管爱

IPC: G16H50/80 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提及一种基于优化后下一代储备池计算的传染病预测方法，对原始NG‑RC框架进行针对性结构优化，提高了大数据输入情况下的运算效率，在数据处理步骤先将数据分成训练组和预测组两部分，数据在同一时间刻度下存在时间差，数据经过训练后，利用算法得到输入与输出数据之间的输出权重参数；在输入数据的持续输入下，利用输出权重得到想要预测的目标数据。本发明能够达到真正预测未来感染趋势的目标，提高了系统总体的运算效率。

公开(公告)号：CN117198556A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311215827.X

申请日：2023-09-20

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 靳雷生 ,  管爱

IPC: G16H50/80 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种基于主成分分析的自储层传染病预测方法及系统，具体为：步骤1：对不同的地区进行数据采集，对同一个区域的不同特征进行数据降维，并将所有的降维结果组合成短期高维数据；步骤2：在短期高维数据中选择数据作为训练集；步骤3：基于神经网络建立时空信息转换方程，采用训练集，并利用编码‑解码的过程求解时空信息转换方程中的系数矩阵；步骤4：采用时空信息转换方程对目标地区的传染情况进行预测，设定预测数据的长度为m。本发明在获取的数据时间序列很短的情况下，能够充分获取数据之间的相关性，以得到最优的预测结果。

公开(公告)号：CN116168847A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310460666.4

申请日：2023-04-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 靳雷生 ,  薛瑞 ,  管爱

IPC: G16H50/80 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提及一种基于优化后下一代储备池计算的传染病预测方法，对原始NG‑RC框架进行针对性结构优化，提高了大数据输入情况下的运算效率，在数据处理步骤先将数据分成训练组和预测组两部分，数据在同一时间刻度下存在时间差，数据经过训练后，利用算法得到输入与输出数据之间的输出权重参数；在输入数据的持续输入下，利用输出权重得到想要预测的目标数据。本发明能够达到真正预测未来感染趋势的目标，提高了系统总体的运算效率。