| 推薦機構：信陽技術交易市場 | 項目階段： | 所屬領域： |
| 知識產權情況： | 技術交易方式： | 意向交易額： |
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| 推薦機構 | 信陽技術交易市場 | 推薦人 | |
| 委托機構 | 技術經理人 | ||
| 項目名稱 | 基于大數據的流行病預測與分析系統 | 項目持有人 | |
| 知識產權情況 | |||
| 項目所屬領域 | |||
| 項目創新點 | 基于實際需求，本系統包括以下三個方面： 1）基于人口流動大數據的流行病精準預測模型本模型使用復合種群（Meta-population）模型對于全國構成的多城市體系進行建模，通過改進SEIR模型來對傳播過程進行建模。同時，課題組同京東大數據部門合作，計算城市之間的人流量情況，獲得更為準確的人口流動數據，進一步提升模型精度。 2）預測報告自動化生成系統面對同時支撐多個部委開展工作的繁重任務，項目組使用 python的 docxtpl庫、VBA等工具，開發出定制模板后一鍵化報告自動生成系統。 3）可視化 | ||
| 原理路線 | 針對不斷爆發的大流行病，國家衛生部門對流行病未來發展趨勢的分析及預測提出了迫切需求，然而由于流行病防控對于人們出行的限制，傳統的出行類APP應用平臺數據均出現大幅度縮水導致難以用于開展人口和流行病調查分析。因此，亟需一種基于人口流動大數據的，可實現流行病預測報告自動生成、可視化分析的精準預測模型。北京航空航天大學計算機學院王靜遠教授團隊，多年來從事于大數據與人工智能在智慧城市和流行病防控領域的應用研究，主持和參與了多項城市安全管理和流行病相關的國家及部委研究課題。2014年，作為項目負責人提出了一種基于城市人類活動大數據和meta-Population的模型城市流行病傳播模型，并在H7N9流感疫情中于深圳市流感防控過程中獲得了成功應用。目前，項目負責人以現有模型為基礎，迅速研發了基于大數據的流行病預測與分析系統，項目模型成為當前運行最為穩定成熟的預測模型之一，目前正在為多個單位提供每日預測服務。 |
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| 項目階段 | |||
| 市場應用與前景 | |||
| 技術交易方式 | |||
| 意向交易額 | |||
| 備注 | |||
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