[发明专利]基于自适应遗传算法的疫情传播预测优化方法在审
| 申请号： | 202310374907.3 | 申请日： | 2023-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN116469573A | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 陈伯伦;韩帅;谢乾;刘步实;许雪;王笑颜;李哲;刘晓娈;于永涛 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G16H50/70;G16H50/50;G06N3/126 |
| 代理公司： | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人： | 吴晶晶 |
| 地址： | 223005 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应遗传算法的疫情传播预测优化方法，在传统SEIR模型的基础上增加病毒可以通过物体进行传播、潜伏期人群具有一定感染率和自愈率、感染者具有死亡率以及康复者具有复阳率来适应真实疫情传播特点；将不同人群随时间t变化的序列函数表示出来整合成人群变化的方程表达式，并对所提出的模型和公式求解证明；再对数据进行参数估计和模型拟合来预测疫情的走势变化；为优化模型预测结果，提出了用自适应遗传算法来调节模型参数使预测结果更加逼近实际结果，最后用评价指标来评估模型预测的结果与实际的数据进行检验评估，证明了经过自适应遗传算法优化后的模型，预测准确度大大提高。本发明具有预测较为精准和可靠性较高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 遗传 算法 疫情 传播 预测 优化 方法 | ||
【主权项】：
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