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本申请涉及一种城市流感发病趋势预测方法、系统、终端以及存储介质。方法包括：获取城市内流感病例数据，并收集城市内个体移动轨迹数据；通过数据驱动方法对个体移动轨迹数据进行处理，获取人口移动关系；基于人口移动关系，利用图神经网络提取流感病例数据的空间尺度信息，并利用长短期记忆网络提取流感病例数据的时间序列关系；根据流感病例数据的空间尺度信息和时间序列关系得到流感城市流感发病趋势预测结果。本申请实施例实现了城市内部流感发展态势更高空间分辨率的预测，完成对流感的精细化分析，帮助政府和公共卫生部门及时、准确地洞察城市内部的流感发展态势，有针对性地进行疫情防控干预，可以最大化的保障人民的生命健康安全。

1.一种城市流感发病趋势预测方法，其特征在于，包括： 获取城市内流感病例数据，并收集城市内个体移动轨迹数据； 通过数据驱动方法对所述个体移动轨迹数据进行处理，获取每个个体的家庭住址，将所述家庭住址设定为每个个体移动轨迹的起始点，并提取每个个体从所述起始点去往其他区域的流量数据，得到各个区域之间的人口移动关系； 基于所述人口移动关系，利用图神经网络提取所述流感病例数据的空间尺度信息，并利用长短期记忆网络提取所述流感病例数据的时间序列关系； 根据所述流感病例数据的空间尺度信息和时间序列关系得到城市流感发病趋势预测结果。 2.根据权利要求1所述的城市流感发病趋势预测方法，其特征在于，所述收集城市内个体移动轨迹数据包括： 利用移动设备收集城市内个体移动轨迹数据；所述移动设备包括手机或智能手表；所述个体移动轨迹数据包括每个个体的手机号码、信令时间戳以及基站经纬度。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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