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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。

1. 预测方法：城市流感发病趋势预测方法包括以下方面：首先，收集和整理历史流感疫情数据，包括病例数量、传播速度等。然后，使用统计分析方法和机器学习算法，对数据进行建模和分析。通过分析历史数据中的相关特征和趋势，可以预测未来流感疫情的发展趋势。预测方法可以包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。

2. 预测系统：城市流感发病趋势预测系统是一个集成了数据处理、模型建立和预测分析功能的软件系统。它可以接收和处理城市流感疫情数据，进行数据预处理和特征提取。然后，使用建模算法和预测模型，对未来流感疫情进行预测和分析。预测系统可以提供可视化界面和报告，帮助用户了解和应对流感疫情。

3. 预测终端：城市流感发病趋势预测终端是一个用于接收和展示预测结果的设备或应用程序。它可以是计算机、智能手机、平板电脑等终端设备，也可以是基于云计算的在线应用程序。预测终端可以通过网络连接到预测系统，接收和展示预测结果和报告。用户可以通过预测终端实时了解流感疫情的发展趋势，并采取相应的防控措施。

4. 存储介质：城市流感发病趋势预测的数据可以存储在各种介质上，如硬盘、固态硬盘、云存储等。这些存储介质可以提供高速读写和大容量存储的能力，以满足大规模数据的处理和分析需求。同时，为了保护数据的安全性和隐私性，可以采用加密和备份等措施。

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1. 预测方法：城市流感发病趋势预测方法包括以下方面：首先，收集和整理历史流感疫情数据，包括病例数量、传播速度等。然后，使用统计分析方法和机器学习算法，对数据进行建模和分析。通过分析历史数据中的相关特征和趋势，可以预测未来流感疫情的发展趋势。预测方法可以包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。

2. 预测系统：城市流感发病趋势预测系统是一个集成了数据处理、模型建立和预测分析功能的软件系统。它可以接收和处理城市流感疫情数据，进行数据预处理和特征提取。然后，使用建模算法和预测模型，对未来流感疫情进行预测和分析。预测系统可以提供可视化界面和报告，帮助用户了解和应对流感疫情。

3. 预测终端：城市流感发病趋势预测终端是一个用于接收和展示预测结果的设备或应用程序。它可以是计算机、智能手机、平板电脑等终端设备，也可以是基于云计算的在线应用程序。预测终端可以通过网络连接到预测系统，接收和展示预测结果和报告。用户可以通过预测终端实时了解流感疫情的发展趋势，并采取相应的防控措施。

4. 存储介质：城市流感发病趋势预测的数据可以存储在各种介质上，如硬盘、固态硬盘、云存储等。这些存储介质可以提供高速读写和大容量存储的能力，以满足大规模数据的处理和分析需求。同时，为了保护数据的安全性和隐私性，可以采用加密和备份等措施。

技术转让

城市流感发病趋势预测方法、系统、终端以及存储介质的应用可以帮助公共卫生部门和医疗机构及时了解和应对流感疫情。它可以提供科学依据和决策支持，减少流感的传播和影响。同时，它也可以提高公众对流感的认知和防控意识，促进健康管理和疫情预防