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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于混合分解和Time2Vec-BiLSTM-SA模型的传染病趋势预测方法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：CN119560176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411763506.8，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权基于混合分解和Time2Vec-BiLSTM-SA模型的传染病趋势预测方法是由毕贵红;李玉洪设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合分解和Time2Vec-BiLSTM-SA模型的传染病趋势预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合分解和Time2Vec‑BiLSTM‑SA模型的传染病趋势预测方法，包括：将平滑处理后的每日新增确诊病例数数据直接依据样本滑动窗口宽度构建第一特征矩阵；将平滑处理后的每日新增确诊病例数数据采用混合分解算法进行L种分解，获得分解后的L种每日新增确诊病例数分量数据；对L种每日新增确诊病例数分量数据分别依据样本滑动窗口宽度构建第二特征矩阵；构建多分支输入网络预测模型；将第一特征矩阵、L种第二特征矩阵作为多分支输入网络预测模型的输入，利用多分支输入网络预测模型，输出单步预测的每日新增确诊病例数预测值。本发明通过巧妙地引入混合分解算法从而为预测模型提供更加丰富的特征信息；预测模型能大幅提升疫情趋势预测的精度和可靠性。

本发明授权基于混合分解和Time2Vec-BiLSTM-SA模型的传染病趋势预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合分解和Time2Vec-BiLSTM-SA模型的传染病趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标传染病每日新增确诊病例数数据；对每日新增确诊病例数数据进行平滑处理得到平滑处理后的每日新增确诊病例数数据； S2、将平滑处理后的每日新增确诊病例数数据直接依据样本滑动窗口宽度构建第一特征矩阵；同时利用VMD、SSD两种分解算法分别对平滑处理后的每日新增确诊病例数数据进行分解，获得分解后的两种每日新增确诊病例数分量数据；对VMD分支下的每日新增确诊病例数分量数据依据样本滑动窗口宽度构建第二特征矩阵1、对SSD分支下的每日新增确诊病例数分量数据依据样本滑动窗口宽度构建第二特征矩阵2； S3、构建多分支输入网络预测模型； S4、将第一特征矩阵、第二特征矩阵1、第二特征矩阵2作为多分支输入网络预测模型的输入，利用多分支输入网络预测模型，输出单步预测的每日新增确诊病例数预测值； 所述多分支输入网络预测模型：总共有1+L个分支，每个分支各包含一个串联的Time2Vec模块、BiLSTM模块，每个分支输入特征矩阵的大小为j×N，特征矩阵分别输入各分支以提取每日新增确诊病例数的时序特征；提取的时序特征经Adding层进行特征融合得到每日新增确诊病例数据的时空特征；时空特征再依次经SA模块、Dropout层形成输出，Dropout层的输出再通过全连接层获得单步预测的每日新增确诊病例数预测值；其中，j为样本滑动窗口宽度，N为1+L种处理方式各自得到的数据样本的维数；其中，L=2。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学，其通讯地址为：650031 云南省昆明市一二一大街文昌路68号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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