申请/专利权人：福建实达集团股份有限公司

申请日：2023-01-17

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN116307829B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q50/26;G06F17/18;G06F16/28;G16H50/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2023.07.11#实质审查的生效;2023.06.23#公开

摘要：本发明提供的基于信息熵评估传染病对社会承载力的影响方法及装置，其方法包括：获取与社会承载力相关的各个社会指标的历史数据，分别评估得到每一个社会指标的数据阈值；获取与防疫策略相关的各个防疫指标的实时传染病数据，输入至已经训练好的评估数据模型中，以得到输出数据，其输出数据包括各个社会指标的预测数据；根据各个社会指标的预测数据和其对应的数据阈值的大小关系得到实时传染病数据对社会承载力的预测影响程度。本发明能评估出实时传染病数据对社会承载力的预测影响程度，该预测影响程度提供给制定防疫政策的相关部门，从而能够制定出更加合理有效的防疫政策，以在控制住疫情的同时显著减少对社会承载力的影响。

主权项：1.基于信息熵评估传染病对社会承载力的影响方法，其特征在于，包括：获取与社会承载力相关的各个社会指标的历史数据，分别评估得到每一个社会指标的数据阈值，所述社会指标包括医疗资源维度、人口结构维度、民生物质维度、生产学习维度和社会信息维度下的各个指标；获取与防疫策略相关的各个防疫指标的实时传染病数据，将所述实时传染病数据作为输入数据放入到已经训练好的评估数据模型中，以得到所述评估数据模型的输出数据，所述输出数据包括各个社会指标的预测数据；根据各个社会指标的预测数据和其对应的数据阈值的大小关系得到所述实时传染病数据对所述社会承载力的预测影响程度；所述评估数据模型为包括模型类构造函数和分类器构造函数的随机森林算法模型，所述以得到所述评估数据模型的输出数据包括：调用训练好的模型类构造函数对所述实时传染病数据进行处理，以得到各个社会指标和各个疫情指标的预测数据；调用训练好的分类器构造函数获得每一个预测数据和各个输入数据之间的增益信息；根据所有的预测数据以及每一个预测数据和各个输入数据之间的增益信息来分析得到对所述社会承载力的预测影响程度以及对疫情变化的预测影响程度均为正面的关键传染病数据；所述根据各个社会指标的预测数据和其对应的数据阈值的大小关系得到所述实时传染病数据对所述社会承载力的预测影响程度之后还包括：根据各个疫情指标的预测数据和实时数据的大小关系得到所述实时传染病数据对所述疫情变化的预测影响程度；当所述疫情变化或者所述社会承载力的预测影响程度为负面时，将所述关键传染病数据也一并输出；计算所述预测数据和各个输入数据之间的增益信息包括：将预测数据作为随机变量Y，将输入数据作为随机变量X，则得到所述预测数据和单个所述输入数据的增益信息HY|X，其计算公式如下： 其中，x为随机变量X的取值，R为x的取值范围，px为随机变量X发生的概率，HY|X=x为随机变量X取值x时Y的信息熵，HX为信息熵。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福建实达集团股份有限公司 基于信息熵评估传染病对社会承载力的影响方法及装置

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