基于双重网络的疾病传播预测系统、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN117766157A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311795396.9

    申请日:2023-12-25

    IPC分类号: G16H50/80 G16H50/70 G06N20/00

    摘要: 基于双重网络的疾病传播预测系统、存储介质及设备,属于疾病传播预测技术领域。为了解决现有的流行病预测只考虑原菌种对信息传播影响和疾病传播的影响等情况而导致预测准确率较低的问题,本发明首先建立上层为线上的虚拟通信层、下层为线下的物理接触层的疫苗信息‑疾病双重网络模型,虚拟通信层使用UAU模型,不知道负面信息的U状态和知道负面信息的A状态相互转换;物理接触层使用S0VI1I2SR模型,其考虑未感染且未接种的易感者状态、感染了原始菌种的状态、感染了变异后的变异菌种的状态,接种疫苗且未感染的状态和感染病毒痊愈后仍有概率被感染的状态转换,采用微观马尔可夫链方法进行描述以实现疾病的传播预测。

    基于双重网络的疾病传播预测系统、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN117766157B

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202311795396.9

    申请日:2023-12-25

    IPC分类号: G16H50/80 G16H50/70 G06N20/00

    摘要: 基于双重网络的疾病传播预测系统、存储介质及设备,属于疾病传播预测技术领域。为了解决现有的流行病预测只考虑原菌种对信息传播影响和疾病传播的影响等情况而导致预测准确率较低的问题,本发明首先建立上层为线上的虚拟通信层、下层为线下的物理接触层的疫苗信息‑疾病双重网络模型,虚拟通信层使用UAU模型,不知道负面信息的U状态和知道负面信息的A状态相互转换;物理接触层使用S0VI1I2SR模型,其考虑未感染且未接种的易感者状态、感染了原始菌种的状态、感染了变异后的变异菌种的状态,接种疫苗且未感染的状态和感染病毒痊愈后仍有概率被感染的状态转换,采用微观马尔可夫链方法进行描述以实现疾病的传播预测。