发明专利已授权

基于CNN+SEIR和LSTM的疫情预测预警方法

📄 申请号：CN202011054678.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-09-29

公开号

CN112163705B

公开日

2022-07-22

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G16H50_80 , G06N3_04 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习时间序列预测

应用场景

疫情防控, 公共卫生监测, 传染病预测预警, 智慧医疗

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摘要

本发明涉及一种基于CNN+SEIR和LSTM的疫情预测预警方法，属于信息化领域。利用卷积神经网络CNN+标准传染病SEIR模型作为新冠疫情的预测模型，通过CNN模型从大量的人口迁移的数据中提取特征，然后利用SEIR模型作为新冠疫情的预测模型。所述卷积神经网络CNN用于实现预测模型的特征提取，包括局部感受野、权值共享和池化；预测模型通过卷积神经网络提取来自各个维度的人口迁移数据，将统计得来的患者行动轨迹和人口迁移数据做匹配，利用KL散度计算患者行动轨迹和人口迁移数据的相似度；如果易感染者和患者行动轨迹相似度较大，则见面几率高，否则见面几率小。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220722

✅ 授权

20210119

?? 实质审查的生效：

20210101

📄 公开

一种终端直通系统中采用激励机制的终端发现方法

当前第 / 件

一种基于多维的遥感图像微小目标检测方法

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