基于空间回归模型的传染病全球流行程度预测方法

    公开(公告)号:CN117894479A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202311266126.9

    申请日:2023-09-28

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了基于空间回归模型的传染病全球流行程度预测方法,选择了两种类型的空间回归模型来预测该传染病的流行严重程度:空间误差模型(SEM)和空间滞后模型(SLM)。在地理空间数据中传统的经典回归模型(OLS),会存在空间自相关的问题,这违反了回归模型中观测对象相互独立的假设,因此,本研究使用了空间回归模型,以限制空间自相关对结果的影响。对于可能存在高度线性相关性并导致回归分析偏差的问题,使用逻辑最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归来检查特征之间的多重共线性,以确定最优特征纳入空间回归模型。本发明使用空间回归模型构建了基于社会经济与环境因素预测该传染病流行严重程度的新算法。

    一种基于修正膳食平衡指数的个性化营养健康评价方法

    公开(公告)号:CN117253613A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311297763.2

    申请日:2023-10-09

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于修正膳食平衡指数的个性化营养健康评价方法,包括以下步骤:步骤1:收集人群基本信息和膳食摄入信息;步骤2:以2022年中国居民膳食指南及平衡膳食宝塔为依据,建立以食物组为指标且适合研究人群的修正膳食平衡指数;步骤3:依据修正膳食平衡指数,计算正、负端分等指标,建立膳食质量评价体系;步骤4:依据修正膳食平衡指数指标分值及研究人群的基本信息,以K‑means++聚类算法为框架,利用手肘法确定最佳K值,对居民进行合理分类,提出个性化的营养及健康建议。与传统膳食平衡指数相比,本发明在评估膳食摄入合理性的基础上,又增加了对膳食摄入程度的评估,可为不同需求人群提供个性化的膳食指导。

    异常低值数据保趋势的插补修正方法

    公开(公告)号:CN118760829A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410750979.8

    申请日:2024-06-12

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种异常低值数据保趋势的插补修正方法,适用于无季节性变化数据在收集过程中出现季节性异常低值的处理。首先,将待处理数据按统一时间尺度进行整理,统计出月度数据并绘制数据变化趋势折线图。其次,将月度数据与全年平均值进行比较,低于全年平均值且有统计学差异的数据定义为季节性异常低值。计算全年中无降低型异常季节变化月份的月度数据均值,并将高于其平均值的部分进行累加。最后,对数据进行保持数据趋势的样条平滑插补处理。本发明可以在保持数据趋势的情况下,对季节性异常低值数据进行修正处理。

    基于疾病标准死亡率的确诊灰度测算方法

    公开(公告)号:CN118366678A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410455547.4

    申请日:2024-04-16

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及基于疾病标准死亡率的确诊灰度测算方法。首先,确定目标疾病的标准死亡率;收集目标地区每日上报的确诊病例及死亡病例。其次,将每日上报的确诊病例及死亡病例进行累加,得到累计确诊病例以及累计死亡病例。然后根据标准死亡率、累计确诊病例以及累计死亡病例估计该地区确诊灰度。最后,根据确诊灰度和累计确诊病例数据估计目标地区的真实累计感染人数。主要是解释一种疾病在各个地区或国家的死亡率相差较大的情况,同时通过真实累计感染情况来估计疾病的真实流行状况,便于及时且合理的采取预防措施。

    一种带有随机修正交通距离的城市内物流配送点间最佳匹配的方法

    公开(公告)号:CN117893112A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202311813382.5

    申请日:2023-12-26

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种带有随机修正交通距离的城市内物流配送点间最佳匹配的方法,包括以下步骤:步骤1:将城市中选定区域内的k级物流配送点Ai(i=1,2…n)和k+1级物流配送点Bj(j=1,2…m)进行经纬度坐标化;步骤2:将m个k+1级物流配送点聚成n类,并获得每个聚类的聚心Pq(q=1,2…n);步骤3:计算k级物流配送点Ai和聚心Pq的欧氏距离AiPq并生成距离矩阵G;步骤4:生成修正交通距离矩阵G';步骤5:匈牙利算法确定k级物流配送点和k+1级物流配送点之间的初步匹配关系;步骤6:多次重复步骤5,在效能检验下得到稳定的最佳匹配结果;步骤7:在最佳匹配关系下,通过k级物流配送点覆盖k+1级物流配送点的数量和区域人口数量,给出各级物流配送点的规模估计。

    一种基于固定个体的区域性流感监测方法

    公开(公告)号:CN117766158A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311806495.2

    申请日:2023-12-26

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于固定个体的区域性流感监测方法。首先,确定流感三间分布特征及影响疾病流行的因素;估计监测所需总体样本量并结合分布特征、影响因素对人群进行分层,确定各层的样本量并进行固定个体样本的抽取。其次,分区域制定样本上传计划,结合流感季节性流行特征对上传计划进行调整,确定最终年度上传计划,并要求固定个体如期上传病原体自测结果及症状。最后,结合历年真实数据确定流感流行的预警值并给出相应的阈值理论,对上传数据进行修正及χ2检验,当提示可能存在流感流行时将结果上报;将上报数据与历史同期流行期数据进行比较,根据结果启动相应的预警级别,制定防控措施,直至根据阈值理论预警解除,恢复日常数据监测。

    一种基于评分模型的居民膳食质量及慢性病风险状况评价方法

    公开(公告)号:CN117253612A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311296496.7

    申请日:2023-10-09

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于评分模型的居民膳食质量及慢性病风险状况评价方法。首先,从“质”与“量”两个方面初步评价参与者当前的饮食状况,而后在膳食质量指数和健康饮食指数的基础上,构建用于评价参与者饮食习惯的饮食质量评分模型来细化评价参与者的饮食质量,指出参与者现存的不健康的饮食习惯。其次,利用Logistic回归分析检验常见慢性病(高血压、高血脂、糖尿病、高尿酸血症)的相关因素。最后,在未患病人群(分为≤60岁和>60岁)亚组中,分别根据上述Logistic回归分析的结果结合参与者当前身体状况和家族遗传史,共三个方面因素构建患慢性病危险性评分模型。根据患病情况对患病者进行分类,未患病者根据慢性病危险性评分得分进行分类,给出相应健康建议。

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