[发明专利]创建预测模型的方法和装置

说明书

本发明公开了一种创建预测模型的方法和装置。其中，该方法包括：依据获取到的目标对象的状态信息建立流行病动力学模型；依据流行病动力学模型建立目标方程；依据目标方程创建目标预测模型。本发明解决了由于现有技术中缺乏针对猪瘟的客观预测方案，导致的应对猪瘟预防机制的低效的技术问题。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种创建预测模型的方法和装置。

背景技术

非洲猪瘟(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。这给养猪业务造成极大损失。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，学术界广泛使用流行病动力学模型进行疾病预测，流行病动力学模型参数往往需要专家经验给出，导数参数往往更加主观，不具有很强客观性。

针对上述由于现有技术中缺乏针对猪瘟的客观预测方案，导致的应对猪瘟预防机制的低效的问题，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创建预测模型的方法和装置，以至少解决由于现有技术中缺乏针对猪瘟的客观预测方案，导致的应对猪瘟预防机制的低效的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种配置数据预测模型的方法，包括：依据获取到的目标对象的状态信息建立流行病动力学模型；依据流行病动力学模型建立目标方程；依据目标方程创建目标预测模型。

可选的，在依据获取到的目标对象的状态信息建立流行病动力学模型之前，该方法还包括：获取目标对象的状态信息。

进一步地，可选的，状态信息包括：目标对象的每日状态信息，其中，每日状态信息包括：易感类、潜伏类、染病类和移除类。

可选的，依据获取到的目标对象的状态信息建立流行病动力学模型包括：依据状态信息中易感类、潜伏类、染病类和移除类建立流行病动力学模型。

进一步地，可选的，依据流行病动力学模型建立目标方程包括：设置初始值，其中，初始值包括：易感类初始值、潜伏类初始值、染病类初始值和移除类初始值；将易感类初始值、潜伏类初始值、染病类初始值和移除类初始值输入流行病动力学模型进行计算，得到第一数值；依据第一数值和真实病猪数量进行计算，得到目标方程。

可选的，依据目标方程创建目标预测模型包括：依据目标方程通过最小二乘法进行计算，得到对应的权重值；依据权重值和流行病动力学模型进行计算，得到目标预测模型。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种配置数据预测模型的装置，包括：第一模型建立模块，用于依据获取到的目标对象的状态信息建立流行病动力学模型；方程建立模块，用于依据流行病动力学模型建立目标方程；第二模型建立模块，用于依据目标方程创建目标预测模型。

可选的，该装置还包括：获取模块，用于在依据获取到的目标对象的状态信息建立流行病动力学模型之前，获取目标对象的状态信息。

进一步地，可选的，状态信息包括：目标对象的每日状态信息，其中，每日状态信息包括：易感类、潜伏类、染病类和移除类。

可选的，第一模型建立模块包括：第一模型建立单元，用于依据状态信息中易感类、潜伏类、染病类和移除类建立流行病动力学模型。