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本申请涉及一种城市疫情时空预测方法、系统、终端以及存储介质。方法包括：收集城市内个体移动轨迹数据以及传染病病例数据；对个体移动轨迹数据进行处理，提取各个区域之间的人口移动流量，并根据时间属性对所述人口移动流量进行划分，并基于区域的邻近关系获取各个时间属性下的人口移动关系；利用基于直方图的相似度算法计算各个区域之间传染病病例数据的相似度，根据所述传染病病例数据的相似度获取各个区域的位置注意力关系；根据人口移动关系、邻近关系和位置注意力关系构建基于图神经网络和长短期记忆网络的传染病时空预测模型。本申请可以对传染病病例数据中的时间依赖性和空间依赖性进行建模，提高时空预测模型的空间感知能力和预测性能。

一种城市疫情时空预测方法，其特征在于，包括： 收集城市内个体移动轨迹数据以及传染病病例数据； 通过数据驱动方法对所述个体移动轨迹数据进行处理，提取各个区域之间的人口移动流量，并根据时间属性对所述人口移动流量进行划分，并基于区域的邻近关系获取各个时间属性下的人口移动关系； 利用基于直方图的相似度算法计算各个区域之间传染病病例数据的相似度，根据所述传染病病例数据的相似度获取各个区域的位置注意力关系； 根据所述人口移动关系、邻近关系和位置注意力关系构建基于图神经网络和长短期记忆网络的传染病时空预测模型； 将城市内传染病病例数据输入所述传染病时空预测模型，通过所述传染病时空预测模型获取城市内传染病预测结果。

1. 方法：该方法基于城市疫情数据的收集和分析，利用时空模式识别和机器学习算法，预测城市疫情的时空分布。首先，收集城市疫情数据，包括感染人数、病例分布、传播路径等。然后，对数据进行预处理和清洗，包括去除异常值、填充缺失值等。接下来，使用时空模式识别技术，分析数据中的时空关系和模式。最后，使用机器学习算法，构建预测模型，并进行疫情时空预测。

2. 系统：该系统是一个集成了数据处理、分析和预测功能的软件系统。它可以自动收集和处理城市疫情数据，提取关键特征，并使用预测模型进行时空预测。系统还具有数据可视化功能，可以将预测结果以图表、地图等形式展示，帮助用户更直观地理解疫情的时空分布。

3. 终端设备：该终端设备是用于访问和使用疫情预测系统的设备，如个人电脑、智能手机、平板电脑等。通过终端设备，用户可以实时查看和分析城市疫情的时空分布，获取预测结果，并采取相应的防控措施。

4. 存储介质：该存储介质是用于存储城市疫情数据和预测模型的介质，如云服务器、数据库等。通过存储介质，可以对大量的疫情数据进行存储和管理，并提供高效的数据访问和处理能力。

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。

1. 方法：该方法基于城市疫情数据的收集和分析，利用时空模式识别和机器学习算法，预测城市疫情的时空分布。首先，收集城市疫情数据，包括感染人数、病例分布、传播路径等。然后，对数据进行预处理和清洗，包括去除异常值、填充缺失值等。接下来，使用时空模式识别技术，分析数据中的时空关系和模式。最后，使用机器学习算法，构建预测模型，并进行疫情时空预测。

2. 系统：该系统是一个集成了数据处理、分析和预测功能的软件系统。它可以自动收集和处理城市疫情数据，提取关键特征，并使用预测模型进行时空预测。系统还具有数据可视化功能，可以将预测结果以图表、地图等形式展示，帮助用户更直观地理解疫情的时空分布。

3. 终端设备：该终端设备是用于访问和使用疫情预测系统的设备，如个人电脑、智能手机、平板电脑等。通过终端设备，用户可以实时查看和分析城市疫情的时空分布，获取预测结果，并采取相应的防控措施。

4. 存储介质：该存储介质是用于存储城市疫情数据和预测模型的介质，如云服务器、数据库等。通过存储介质，可以对大量的疫情数据进行存储和管理，并提供高效的数据访问和处理能力。

技术转让

这种城市疫情时空预测方法、系统、终端和存储介质可以帮助城市管理部门和公众更好地了解和应对疫情，及时采取有效的防控措施，提高城市的防疫能力和应急响应能力