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基于降尺度和贝叶斯模型的包虫病流行率预测方法
摘要文本
本发明实施例公开了一种基于降尺度和贝叶斯模型的包虫病流行率预测方法，包括：获取区域尺度的包虫病流行率数据，包括牲畜患包虫病的流行率数据和犬类患包虫病的流行率数据；以牲畜密度或人口密度为抽取概率，在各区域内抽取公里尺度的多个栅格，并对所述多个栅格进行空间聚类，得到代表各区域患病泛化情况的多个聚类中心；将各区域的包虫病流行率赋值给区域内各聚类中心，得到点级尺度的包虫病流行率数据；利用所述点级尺度的包虫病流行率数据，训练贝叶斯时空高斯过程模型，并生成牲畜患包虫病流行率的空间分布预测图和犬类患包虫病流行率的空间分布预测图。本实施例实现公里尺度的精细预测。 来源：专利查询网
申请人信息
- 申请人:中国科学院地理科学与资源研究所
- 申请人地址:100101 北京市朝阳区大屯路甲11号
- 发明人: 中国科学院地理科学与资源研究所
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于降尺度和贝叶斯模型的包虫病流行率预测方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311734550.1 |
| 申请日 | 2023/12/18 |
| 公告号 | CN117423476B |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G16H50/80 |
| 权利人 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 发明人 | 丁方宇; 江东; 郝蒙蒙; 马甜; 陈帅 |
| 地址 | 北京市朝阳区大屯路甲11号 |
专利主权项内容
1.一种基于降尺度和贝叶斯模型的包虫病流行率预测方法，其特征在于，包括：获取区域尺度的包虫病流行率数据，包括牲畜患包虫病的流行率数据和犬类患包虫病的流行率数据；以牲畜密度和人口密度为抽取概率，在各区域内抽取公里尺度的多个栅格，并对所述多个栅格进行空间聚类，得到代表各区域患病泛化情况的多个聚类中心；将各区域的包虫病流行率赋值给区域内各聚类中心，得到点级尺度的包虫病流行率数据；其中，根据人与犬类的密切关系，利用人口密度来代替家养犬密度；利用所述点级尺度的包虫病流行率数据，训练贝叶斯时空高斯过程模型，并生成牲畜患包虫病流行率的空间分布预测图和犬类患包虫病流行率的空间分布预测图。