[发明专利]一种基于深度时空残差网络预测登革热疾病的方法在审
| 申请号： | 202010073432.0 | 申请日： | 2020-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN113161002A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 常伟;余捷全 | 申请（专利权）人： | 广东毓秀科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度时空残差网络预测登革热疾病的方法，利用所采集数据的时空属性以及深度学习方法强大的拟合能力，构建了基于深度时空残差网络，以预测特定时空下的登革热疾病。通过登革热传感器采集城市登革热发病的时空数据，同时考虑房价信息、气象数据、个人收入信息、即时通讯软件的聊天数据等外部条件数据，进行数据的深度时空残差网络训练，本发明能更加准确地对登革热疾病进行预测，克服了疾病预测难、发现慢等现有问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 时空 网络 预测 登革热 疾病 方法 | ||
【主权项】：
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