[发明专利]预测模型的获取方法和装置

说明书

本发明公开了一种预测模型的获取方法和装置。其中，该方法包括：获取猪瘟发病状态数据，并依据猪瘟发病状态数据生成第一数据模型；获取猪场干预因素数据；依据猪场干预因素数据和第一数据模型，得到第二数据模型，其中，第二数据模型用于提供猪瘟干预方案。本发明解决了由于现有技术中对猪瘟数据的疾病预测无法应用于实际猪场，导致无法对猪场提供直接干扰方案的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术应用领域，具体而言，涉及一种预测模型的获取方法和装置。

背景技术

非洲猪瘟病毒(ASFV)是一种非常严重的动物疫病。其特点是发病段，最急性和急性感染死亡率高达100％。目前中国已经受到非洲猪瘟重创。因为没有疫苗，根除非洲猪瘟(ASF)的唯一可用方法是处置场中所有感染的和可能感染的猪。但是这种方法缺乏科学依据，经常导致猪厂中100％的猪被清除。这给传统的猪场企业造成极大损失。精准剔除方案是养猪业常用的一种减少非洲猪瘟影响的方案，但是该方案在实际操作中通常以经验为参考来完成剔除猪的决策，缺乏科学方法做预测和验证。

行业内传统的做法是，基于猪场经验总结，指导猪剔除方案，但是，这一做法过于主观，没有科学的校验，其方法存在一定的劣势。同样，学术界广泛使用流行病动力学模型进行疾病预测，但是流行病动力学模型只能宏观模型，不具有显示指导意义。

针对上述由于现有技术中对猪瘟数据的疾病预测无法应用于实际猪场，导致无法对猪场提供直接干扰方案的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种预测模型的获取方法和装置，以至少解决由于现有技术中对猪瘟数据的疾病预测无法应用于实际猪场，导致无法对猪场提供直接干扰方案的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种预测模型的获取方法，包括：获取猪瘟发病状态数据，并依据猪瘟发病状态数据生成第一数据模型；获取猪场干预因素数据；依据猪场干预因素数据和第一数据模型，得到第二数据模型，其中，第二数据模型用于提供猪瘟干预方案。

可选的，猪场干预因素数据至少包括：水槽和出猪频率。

可选的，依据猪场干预因素数据和第一数据模型，得到第二数据模型包括：依据猪场干预因素数据配置干预因素间初始权重和干预因素内初始权重；依据干预因素间初始权重和干预因素内初始权重，计算综合权重；依据综合权重和第一数据模型，得到第二数据模型。

可选的，该方法还包括：依据第二数据模型预测每个类别的猪数量随时间的变化趋势；其中，分别获取无干预情况下每个类别的猪数量与各干预因素之间的第一变化趋势，以及，存在干预情况下每个类别的猪数量与各干预因素之间的第二变化趋势。

进一步地，可选的，该方法还包括：依据第一变化趋势和第二变化趋势，得到变化差异信息；依据变化差异信息和猪场干预因素数据，得到猪瘟干预方案。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种预测模型的获取装置，包括：第一获取模块，用于获取猪瘟发病状态数据，并依据猪瘟发病状态数据生成第一数据模型；第二获取模块，用于获取猪场干预因素数据；模型生成模块，用于依据猪场干预因素数据和第一数据模型，得到第二数据模型，其中，第二数据模型用于提供猪瘟干预方案。

可选的，猪场干预因素数据至少包括：水槽和出猪频率。

可选的，模型生成模块包括：配置单元，用于依据猪场干预因素数据配置干预因素间初始权重和干预因素内初始权重；计算单元，用于依据干预因素间初始权重和干预因素内初始权重，计算综合权重；模型生成单元，用于依据综合权重和第一数据模型，得到第二数据模型。

可选的，该装置还包括：预测模块，用于依据第二数据模型预测每个类别的猪数量随时间的变化趋势；其中，分别获取无干预情况下每个类别的猪数量与各干预因素之间的第一变化趋势，以及，存在干预情况下每个类别的猪数量与各干预因素之间的第二变化趋势。