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龙图腾网恭喜医渡云(北京)技术有限公司申请的专利数据的预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114068034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111356636.6，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权数据的预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质是由梁世浩;焦增涛;陈霈钰;郭旭东;范文慧;闫俊设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据的预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种传染病传播数据的预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：根据社会人口数据以及多个预设接触场景构建底层个体接触模型；获取个体传播模型以及通勤网络传播模型，并设置相关的传染病传播参数和传染病干预参数；根据底层个体接触模型中的个体在通勤网络传播模型中的状态转移结果，并基于个体传播模型以及传染病传播参数和传染病干预参数，确定个体在每个预设时间段内的状态转移概率；根据个体在每个预设时间段内的状态转移概率得到传染病传播数据的预测值。本公开通过对传染病传播过程进行微观层次的建模仿真，能够更加科学地了解传染病传播规律，提升传染病传播数据预测的准确性。

本发明授权数据的预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种传染病传播数据的预测方法，其特征在于，包括：获取社会人口数据，并根据所述社会人口数据以及多个预设接触场景构建底层个体接触模型，所述底层个体接触模型是一种基于微观层面的个体仿真模型，用于对每一个个体在预设接触场景中的行为和状态进行追踪及分析，所述底层个体接触模型采用多层接触网络的复合结构，以实现对现实场景中不同类型社交活动的模拟，每一层所述接触网络分别模拟一种预设接触场景，其中，所述预设接触场景包括社区场景、学校场景和工作场景，各个所述预设接触场景的社交活动网络相对独立且同步计算；获取所述传染病的个体传播模型以及通勤网络传播模型，并设置相关的传染病传播参数和传染病干预参数，其中，所述传染病的个体传播模型是基于传染病传播动力学建立的模型，用于模拟所述个体之间状态的传播和转移状况，所述个体的传播状态包括易感状态、暴露状态、感染状态、确诊状态和康复状态，所述通勤网络传播模型是基于近似泊松分布的随机图算法构建的，所述通勤网络传播模型中的通勤网络节点包括易感状态节点、暴露状态节点和感染状态节点；根据所述底层个体接触模型中的个体在所述通勤网络传播模型中的状态转移结果，并基于所述个体传播模型以及所述传染病传播参数和所述传染病干预参数，确定各个传播状态下的个体在每个预设时间段内的状态转移概率，其中，所述个体在所述通勤网络传播模型中的状态转移结果，是根据所述通勤网络节点的转换结果得到的，所述预设时间段包括第一接触时间段和第二接触时间段；所述根据所述底层个体接触模型中的个体在所述通勤网络传播模型中的状态转移结果，并基于所述个体传播模型以及所述传染病传播参数和所述传染病干预参数，确定各个传播状态下的个体在每个预设时间段内的状态转移概率，包括：获取当前预测时间点的所述个体的传播状态；若所述当前预测时间点的个体中包含所述暴露状态的个体，则根据所述通勤网络传播模型确定所述个体的第一通勤状态转移结果；根据所述传染病干预参数确定干预动作类型，并根据所述干预动作类型和所述个体的社会类型确定所述个体在所述第一接触时间段内所处的目标接触场景；根据所述个体的第一通勤状态转移结果更新所述个体的传播状态；根据所述传染病干预参数得到所述易感状态的个体的疫苗效率参数以及个体防护参数；根据所述目标接触场景下的传染病传播参数和所述个体防护参数确定所述目标接触场景下的个体接触权重；根据所述疫苗效率参数确定所述感染状态下的个体感染概率，以及所述易感状态下的个体被感染概率；根据所述目标接触场景下的个体接触权重，以及所述感染状态下的个体感染概率和所述易感状态下的个体被感染概率，得到所述易感状态下的个体在所述第一接触时间段内的第一状态转移概率；根据所述传染病传播参数以及所述易感状态下的个体的第一状态转移概率，依次确定所述暴露状态、所述感染状态、所述确诊状态和所述康复状态下的个体在所述第一接触时间段内的第一状态转移概率；根据所述当前预测时间点和所述第一接触时间段确定中间预测时间点，并根据所述第一状态转移概率确定所述个体在所述中间预测时间点的传播状态；若所述中间预测时间点的个体中包含所述暴露状态的个体，则根据所述通勤网络传播模型确定所述个体的第二通勤状态转移结果；根据所述第二通勤状态转移结果，以及所述社区场景下的传染病传播参数和所述传染病干预参数，确定所述个体在所述第二接触时间段内的第二状态转移概率；根据所述个体在每个所述预设时间段内的状态转移概率，得到每个所述预设时间段内的传染病传播数据的预测值。

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