[发明专利]一种疾控与出行信息互联的防控方法及防控系统

权利要求书

1.一种疾控与出行信息互联的防控方法，其特征在于，包括步骤：

步骤1：调取本地染病病例历史数据和影响疾病传染源生存的环境因素组成，拟合网格风险图；

步骤2：确定新发感染者，并获得所述新发感染者发病前后一段时间内的出行信息；

步骤3：对所述出行信息进行分类筛选，并挖掘可能驻留点，结合空间路网数据，对可能驻留点进行语义化；

步骤4：将步骤3中的可能驻留点和步骤1生成的风险图进行对比，从而得出主要的可疑点，作为高概率发生点；

步骤5：在步骤4的基础上，采用关联规则挖掘算法或者字串模式挖掘算法对运动模式进行挖掘，从而预测可能的传播趋势；

步骤6：根据步骤5的运算结果对高风险区域进行干预。

2.如权利要求1所述的疾控与出行信息互联的防控方法，其特征在于，步骤1的网格风险图是通过随机森林模型得出。

3.如权利要求1所述的疾控与出行信息互联的防控方法，其特征在于，步骤2中一段时间根据传染病的传播方式确定；所述出行信息包括公共交通GPS信息以及基于智能手机的基站信息，其中的基站信息包括基站位置区域识别号码和基站扇区位置识别号码。

4.如权利要求1所述的疾控与出行信息互联的防控方法，其特征在于，步骤3中所述出行信息筛选包括对GPS数据信息和基于手机基站的GSM数据进行归类；且进一步包括：

步骤3.1 ：针对GPS数据，通过将轨迹数据分割，提取主要兴趣点，经过聚类分析得到主要的特征点A；

步骤3.2：针对GSM数据，使用空间和时间聚类算法对相关GSM数据进行预处理，从而得出主要的特征点B；

步骤3.3：特征点A、B进行对比拟合，得出主要驻留点；

步骤3.4：结合感染者主要的语义表述以及空间路网数据对主要驻留点进行语义化。

5.如权利要求4所述的疾控与出行信息互联的防控方法，其特征在于，其中步骤3.1进一步包括：

步骤3.1.1：数据预处理；

步骤3.1.2：基于扰动夹角对路径进行切割，得出兴趣点集合C；

步骤3.1.3：基于时间扰动进行切割，得出兴趣点集合C’；

步骤3.1.4：将集合C和C’进行拟合，得到主要的兴趣点集Cf，基于点与点之间的欧式距离，采用聚类分析，得出主要的特征点A。

6.如权利要求5所述的疾控与出行信息互联的防控方法，其特征在于，其中步骤3.1.1数据预处理具体为：对数据中异常点的剔除，对于一个GPS轨迹序列G{ p1…pi…pn }，每个点p是一个GPS记录点，包括经度、维度、时间信息；其中序列G中相邻点的移动距离应小于最大行进距离，其中检测标准为0<d(pi+1,pi)<Vmax，其中的d(pi+1,pi)为相邻两点的欧式距离，该距离小于两点间的路网距离；其中Vmax设置为60km/h。