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龙图腾网获悉广州市城市规划勘测设计研究院有限公司申请的专利一种考虑极端天气驱动的登革热预测方法、装置及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：CN119786073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411915180.6，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种考虑极端天气驱动的登革热预测方法、装置及介质是由欧阳馨秋;龙洋;张明;邱扬;谭璐铭设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑极端天气驱动的登革热预测方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑极端天气驱动的登革热预测方法、装置及介质，所述方法包括：获取目标区域的病例数据以及多源数据，多源数据包括气象数据、环境数据与社会经济数据；根据气象数据与预设的极端天气阈值，构建极端天气特征；根据病例数据的空间自相关关系与时间自相关关系，得到疫情时空滞后数据；在零膨胀负二项回归模型中加入疫情时空滞后项，得到初始的疫情预测模型；疫情预测模型包括极端天气特征的二次项；基于病例数据、极端天气特征、疫情时空滞后数据和多源数据，对初始的疫情预测模型进行参数拟合，得到拟合后的疫情预测模型，以对未来疫情进行预测。本发明能够有效提升气候变化背景下区域登革热疫情预测的可信度。

本发明授权一种考虑极端天气驱动的登革热预测方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种考虑极端天气驱动的登革热预测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的病例数据以及多源数据，所述多源数据包括气象数据、环境数据与社会经济数据；所述社会经济数据包括但不限于蚊媒密度、人口密度、路网密度、医疗设施分布和城市建设情况数据； 根据所述气象数据与预设的极端天气阈值，构建极端天气特征； 根据所述病例数据的空间自相关关系与时间自相关关系，得到疫情时空滞后数据；其中，所述根据所述病例数据的空间自相关关系与时间自相关关系，得到疫情时空滞后数据，包括：基于所述病例数据，通过计算每一栅格单元与邻近区域的空间相关性指标值，构建空间权重矩阵，并结合预设的反距离加权半径，得到反距离权重矩阵；根据所述反距离权重矩阵和所述病例数据，计算得到每一栅格单元的空间滞后数据；对所述病例数据进行最小二乘法回归得到残差，并根据所述残差计算DW统计量；根据所述DW统计量判断所述病例数据是否存在一阶正相关，若是，则将滞后1期的所述空间滞后数据作为疫情时空滞后数据； 在零膨胀负二项回归模型中加入疫情时空滞后项，得到初始的疫情预测模型；所述疫情预测模型包括所述极端天气特征的二次项； 基于所述病例数据、所述极端天气特征、所述疫情时空滞后数据、所述多源数据，对所述初始的疫情预测模型进行参数拟合，得到拟合后的疫情预测模型；其中，所述基于所述病例数据、所述极端天气特征、所述疫情时空滞后数据、所述多源数据，对所述初始的疫情预测模型进行参数拟合，得到拟合后的疫情预测模型，包括：将所述极端天气特征、所述疫情时空滞后数据、所述多源数据作为第一变量集，根据所述第一变量集和所述病例数据构建每类极端天气的基础回归模型；基于所述基础回归模型，分别计算每一所述极端天气特征的方差膨胀因子，根据所述方差膨胀因子在所述第一变量集中筛选变量，得到第二变量集；基于所述第二变量集，根据Lasso回归算法在所述每类极端天气的基础回归模型中加入惩罚项，并采用逐步回归法，剔除对模型贡献率小于预设阈值的变量，得到第三变量集；根据所述第三变量集与所述病例数据，对所述初始的疫情预测模型进行参数拟合，得到拟合后的疫情预测模型； 采用所述拟合后的疫情预测模型对目标区域的未来疫情进行预测。

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