公开(公告)号：CN116844735A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310044196.3

申请日：2023-01-29

Applicant: 复旦大学

Inventor： 邹宇坤 ,  彭逍骁 ,  赵伯林 ,  林伟 ,  杨伟 ,  孙毅

IPC: G16H50/80 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明属于公共卫生安全技术领域，具体为基于大规模人口流动交通网络的传染病模拟和防控策略评估方法。本发明主要包含：对人口迁徙数据的爬取和处理；基于交通数据的交通网络的构建；根据传染病病毒的不同特性进行传染病动力学模型的构建；交通网络中不同节点之间的人口转移和流动方式刻画；疫情防控策略下的传染病模拟评估等。本发明模型中，考虑了大规模人口流动下对当地传染病扩散的影响，还考虑了非药物性策略和药物性策略对传染病扩散的影响。本发明与现有的技术相比，在大规模人口迁徙场景下提供了一种模拟工具，且对不同的防控策略具有理论评估及实验验证，针对不同场景下具有泛用性。

公开(公告)号：CN116013542A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310062435.8

申请日：2023-01-17

Applicant: 复旦大学

Inventor： 彭逍骁 ,  邹宇坤 ,  赵伯林 ,  林伟 ,  杨伟 ,  孙毅

IPC: G16H50/80 ,  G06F30/20 ,  G06N3/0464 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明属于传染病防治技术领域，具体为基于高阶传染病模型的传染病阈值搜寻方法。本发明包括构建高阶SEIS传染病模型；利用利用二次型神经网络与ICNN神经网络算法，搜寻李雅普诺夫函数，从而判断传染病系统全局的动力学行为，并据此进行动力学稳定性评估以及阈值搜寻。与现有技术与模型相比，本发明更加贴近传染病的实际传播规律，并能借助机器学习在数学上严格证明疫情的动力学渐近行为。