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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于人员流动及接触强度的空气传播性传染病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：CN119763858B 。

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：202510108881.7，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权基于人员流动及接触强度的空气传播性传染病预测方法是由孙磊磊;邱金阳;诸彤宇;盛浩;吕卫锋设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人员流动及接触强度的空气传播性传染病预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于人员流动及接触强度的空气传播性传染病预测方法，属于传染病传播预测领域，包括：S1：对人员移动轨迹数据进行预处理，得到预处理后轨迹数据；S2：基于预处理后轨迹数据，在设定的时间窗口和距离阈值内识别出人员之间的接触事件，并构建接触矩阵；S3：基于目标地区的空气传播性传染病基础数据及预测需求，建立RealSEIR模型；S4：基于RealSEIR模型，建立疾病模型微分方程组；基于疾病模型微分方程组和接触矩阵，建立疾病模型舱室传播规则；S5：基于传染病预测需求、接触矩阵和疾病模型舱室传播规则，计算各状态人群数量，预测空气传播性传染病的流行趋势。本发明方法可准确预测传染病传播趋势。

本发明授权基于人员流动及接触强度的空气传播性传染病预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人员流动及接触强度的空气传播性传染病预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：对人员的移动轨迹数据进行初步处理，过滤出目标地区内且从起始日期开始、长度为预测周期的数据；基于设定的时间间隔对过滤后的数据进行稀疏化处理，得到预处理后的轨迹数据； 步骤S2：基于所述预处理后的轨迹数据，在设定的时间窗口和距离阈值内识别出人员之间的接触事件；基于所述接触事件，使用哈希表构建接触矩阵； 步骤S3：基于目标地区的空气传播性传染病基础数据，结合传染病预测需求，建立RealSEIR模型，包括：基本舱室结构、舱室传播链路和舱室转化参数； 步骤S4：基于所述RealSEIR模型，建立疾病模型微分方程组；基于所述疾病模型微分方程组和所述接触矩阵，建立疾病模型舱室传播规则，具体包括： 步骤S41：基于所述RealSEIR模型，建立疾病模型微分方程组，包括： 1 2 3 4 5 6 7 8 其中，St为t时刻易感者人数、Et为t时刻暴露者人数、QEt为t时刻暴露隔离者人数、It为t时刻感染者人数、QIt为t时刻感染隔离者人数、Rt为t时刻康复者人数和Ft为t时刻死亡者人数；Nt为t时刻总人数； 步骤S42：基于所述疾病模型微分方程组和所述接触矩阵，建立疾病模型舱室传播规则，包括： 1易感者S潜伏者E 与感染者I接触时：9 与感染隔离者QI接触时：10 其中，是人员和感染者感染隔离者的在预测周期内第t天的接触强度；若人员的状态为易感者S，并且与任何一个感染者感染隔离者的接触强度0，则以的概率将人员传播至暴露者E； 2潜伏者E感染者I 11 若人员的状态为潜伏者E，则以固定概率传播至感染者I； 3潜伏者E暴露隔离者QE 12 若人员的状态为潜伏者E，则以检测率和检测敏感性的乘积概率传播至暴露隔离者QE； 4感染者I感染隔离者QI 13 若人员的状态为感染者I，则以检测率和检测敏感性的乘积概率传播至感染隔离者QI； 5感染者I康复者R 14 若人员的状态为感染者I，则以固定概率传播至康复者R； 6感染者I死亡者F 15 若人员的状态为感染者I，则以固定概率传播至死亡者F； 7暴露隔离者QE感染隔离者QI 16 若人员的状态为暴露隔离者QE，则以固定概率传播至感染隔离者QI； 8感染隔离者QI康复者R 17 若人员的状态为感染隔离者Q，则以固定概率传播至康复者R； 9感染隔离者Q死亡者F 18 若人员的状态为感染隔离者Q，则以固定概率传播至死亡者F； 其中，RealSEIR模型的舱室转化参数，包括：感染率、隔离感染率、暴露者变为感染者的速率、暴露隔离者变为感染隔离者的速率、感染者康复的速率、感染隔离者恢复的速率、潜伏者人群中传染病检测率、感染者人群中传染病检测率、潜伏者检测敏感性、感染者检测敏感性、感染者死亡率、感染隔离者死亡率、隔离接触频次调节因子； 步骤S5：基于所述传染病预测需求、所述接触矩阵和所述疾病模型舱室传播规则，计算目标地区的各状态人群数量，预测目标地区的空气传播性传染病的流行趋势，并制定目标地区的医疗资源调整策略，具体包括： 步骤S51：基于所述传染病预测需求，设置预测时长的总天数，初始状态下感染者的比例，感染结束时感染者占总存活人数的比例；基于所述接触矩阵，得到总人员数； 步骤S52：初始化人员类别：S、E、QE、I、QI、R、F，生成个人员，以比例随机选择一部分人员，将其状态初始化为感染者I，其余未被选择的人员初始化为易感者S； 步骤S53：将所述舱室转化参数代入到所述疾病模型舱室传播规则，依次执行STEPS轮的循环，其中第n轮循环时需要代入哈希表中的，最终计算得到所述目标地区STEPS天内的不同类别人群数量； 步骤S54：基于所述目标地区STEPS天内的不同类别人群数量，计算得出反映传染病传播规模的关键性数据指标，包括： 基本再生数：，在传统基本再生数的基础上引入了人员间的接触强度，来更准确地衡量传染病在无干预情况下的传播能力； 峰值感染人数及时间：预测时长内感染者I数量的最大值及其对应的时间点，评估隔离措施下的感染人数高峰； 峰值感染隔离人数及时间：预测时长内感染隔离者QI数量的最大值及其对应的时间点，评估隔离措施下的隔离感染人数高峰； 总峰值感染人数：峰值感染人数+峰值隔离感染人数，反映疫情期间最高的感染负担； 平均倍增时间：，感染者人数增加一倍所需的平均时间，反映出整个预测时长内感染者人数增长的速度； 群体免疫建立时间：恢复者R数量达到总存活人口数量，即N-F，比例为的时间点，表示群体免疫的形成时间；若群体免疫建立时间感染结束时间，则其无实际意义，将其值设为空； 感染结束时间：感染者I和感染隔离者QI的总人数达到总存活人口数量比例为的时间点，表示疫情基本结束； 步骤S55：基于所述目标地区STEPS天内的不同类别人群数量，结合所述反映传染病传播规模的关键性数据指标，预测所述目标地区的空气传播性传染病流行趋势； 步骤S56：基于所述目标地区的空气传播性传染病流行趋势，制定所述目标地区的医疗资源调整策略，包括：增加医院床位、增加所述空气传播性传染病检测频率。

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