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龙图腾网获悉河北工程大学申请的专利城市疫情风险预测方法及设备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：CN113971507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202111122434.5，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权城市疫情风险预测方法及设备是由赵继军;郭文龙;陈湘国;魏忠诚;黄丽丽;连彬设计研发完成，并于2021-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本城市疫情风险预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种城市疫情风险预测方法及设备，该方法包括：获取预设区域的多类人群的内部疫情数据和预设区域外的其他区域的外部疫情数据；根据内部疫情数据和第一预测模型得到内部传播风险预测曲线；根据外部疫情数据和第二预测模型得到外部流入风险预测曲线；获取预设区域内第一预设指标的权重向量；根据第一预设指标的权重向量将内部传播风险预测曲线和外部流入风险预测曲线进行加权整合，得到疫情风险预测曲线；通过分别预测内部传播风险和外部传播风险，并且考虑了实际疫情防控措施下的隔离潜伏者群体，能够有效提高疫情风险预测的准确率。

本发明授权城市疫情风险预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种城市疫情风险预测方法，其特征在于，包括： 获取预设区域的多类人群的内部疫情数据和预设区域外的其他区域的外部疫情数据； 根据所述内部疫情数据和第一预测模型得到内部传播风险预测曲线； 根据所述外部疫情数据和第二预测模型得到外部流入风险预测曲线； 所述内部疫情数据包括下述至少一项：与感染者每次接触的传播概率、所述感染者单位时间的接触人数、各类人群之间的转化率、潜伏者相对于所述感染者的传播能力系数、所述其他区域向所述预设区域的移动速率、每类人群的人数初值； 所述外部疫情数据包括下述至少一项：所述其他区域疫情病例数量、所述其他区域人口向所述预设区域的迁移率； 获取预设区域内第一预设指标的权重向量； 根据所述第一预设指标的权重向量将所述内部传播风险预测曲线和所述外部流入风险预测曲线进行加权整合，得到疫情风险预测曲线； 其中，所述多类人群包括易感者、潜伏者、感染者、治愈者、死亡者和隔离潜伏者；所述第一预设指标包括城市内部传播风险指标和城市外部流入风险指标；所述第一预测模型表征各类人群人数的变化率与所述疫情数据的关系；所述第二预测模型表征单位时间内从其他区域流入所述预设区域的感染者人数与其他区域的感染者人数的关系； 多类人群还包括：免疫者；疫情数据还包括下述至少一项：免疫者人数初值、易感者单位时间的疫苗接种人次、传播概率单位时间的衰减速度； 所述第一预测模型包括修正的SEIR传染病动力学模型； 所述修正的SEIR传染病动力学模型为： 或者，修正的SEIR传染病动力学模型为： 其中，S为易感者的人数，E为潜伏者的人数，Eq为隔离潜伏者的人数，I为感染者的人数，R为治愈者的人数，D为死亡者的人数，r为接触次数，b为与感染者每次接触的传播概率，θ为潜伏者相对于感染者的传播能力系数，q0和q1分别为易感者和潜伏者向隔离潜伏者的转化速率，a0和a1分别为潜伏者和隔离潜伏者向感染者的转化速率，y0和y1分别为感染者向治愈者和死亡者的转化速率，t为时间；其中，传染概率密度β=rb；Si为免疫者、i0为易感者向免疫者的转化速率； 若传染病病毒在传染过程中发生传染增强型变异，则采用两个修正的SEIR传染病动力学模型分别对变异前和变异后的病毒进行预测；对于变异后的病毒，病毒变异前对应的免疫者和治愈者相对于变异后的病毒的抗性减弱，将免疫者和治愈者重新视为易感者； 根据所述内部疫情数据和第一预测模型得到内部传播风险预测曲线，包括： 根据所述内部疫情数据和第一预测模型得到各类人群对应的人数变化曲线； 获取预设区域内第二预设指标的权重向量； 根据所述第二预设指标的权重向量将各类人群对应的人数变化曲线进行加权整合，得到内部传播风险预测曲线；其中，所述第二预设指标包括易感者指标、潜伏者指标、感染者指标、治愈者指标、死亡者指标和隔离潜伏者指标； 所述第二预测模型包括修正的Keyfitz人口迁移模型，其中，修正的Keyfitz人口迁移模型中的城市为所述预设区域，农村为所述预设区域外的其他区域，所述预设区域的自然增长率为零； 所述修正的Keyfitz人口迁移模型为： 其中，∆UPt为预设时段内所述其他区域流动至所述预设区域的疫情病例数量，RPt为t时刻所述其他区域疫情病例数量，g为所述其他区域人口向所述预设区域的迁移率；其中，所述疫情病例数量为所述感染者、所述潜伏者、所述隔离潜伏者的人数总和。

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