申请/专利权人：江苏亿通高科技股份有限公司

申请日：2023-11-01

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117238504B

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G16H50/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本发明涉及数据优化处理技术领域，具体涉及一种智慧城市CIM数据优化处理方法。方法包括：获取CIM系统中待处理城市在预设时间段内不同病情的公共健康数据，根据每种病情的公共健康数据的波动情况获得峰值评估指数；根据每种病情的传染病相关数据与居民身体健康数据的差异得到传播评价值；根据每种病情的医疗资源数据、医疗服务数据和健康教育数据得到医疗成效评价值；根据每种病情的公共卫生数据、公共交通数据、传播评价值和医疗成效评价值得到扩散指数；结合峰值评估指数和扩散指数，确定最优压缩窗口长度，进而对公共健康数据进行压缩。本发明在保证公共健康数据压缩效果的同时提高了压缩效率。

主权项：1.一种智慧城市CIM数据优化处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取CIM系统中待处理城市在预设时间段内不同病情的公共健康数据，所述公共健康数据包括传染病相关数据、居民身体健康数据、医疗资源数据、医疗服务数据、健康教育数据、公共卫生数据、公共交通数据；根据每种病情的所有公共健康数据的波动情况，获得每种病情的峰值评估指数；根据每种病情的传染病相关数据与居民身体健康数据之间的差异情况，得到每种病情的传播评价值；根据每种病情的医疗资源数据、医疗服务数据和健康教育数据，得到每种病情的医疗成效评价值；根据每种病情的公共卫生数据、公共交通数据、所述传播评价值和所述医疗成效评价值，得到每种病情的扩散指数；结合所述峰值评估指数和所述扩散指数，确定每种病情数据对应的最优压缩窗口长度；基于所述最优压缩窗口长度对每种病情的公共健康数据进行压缩，获得压缩后的数据；所述根据每种病情的所有公共健康数据的波动情况，获得每种病情的峰值评估指数，包括：对于第i种病情：对第i种病情的所有公共健康数据进行傅里叶变换获得频率-幅值曲线；将所述频率-幅值曲线中最大幅值对应的频率的倒数，确定为主周期长度；计算第i种病情的所有公共健康数据的熵值；对第i种病情的所有公共健康数据进行曲线拟合获得第一曲线，获取所述第一曲线上极值点的数量；根据所述熵值、所述主周期长度和所述极值点的数量，计算第i种病情的峰值评估指数；根据所述熵值、所述主周期长度和所述极值点的数量，计算第i种病情的峰值评估指数，包括：将所述熵值进行负相关归一化结果，记为第一特征值；将所述主周期长度与所述极值点的数量的乘积的归一化结果，记为第二特征值；将所述第一特征值与所述第二特征值的乘积，确定为第i种病情的峰值评估指数；所述根据每种病情的传染病相关数据与居民身体健康数据之间的差异情况，得到每种病情的传播评价值，包括：所述传染病相关数据包括病毒检测数据、病情扩散数据，所述居民身体健康数据包括疫苗接种数据、患者健康数据；对于第i种病情：将第i种病情的病毒检测数据与病情扩散数据的平均值记为第一平均值，将第i种病情的疫苗接种数据与患者健康数据的平均值记为第二平均值；将所述第一平均值与所述第二平均值的比值的归一化结果，确定为第i种病情的传播评价值；所述根据每种病情的医疗资源数据、医疗服务数据和健康教育数据，得到每种病情的医疗成效评价值，包括：对于第i种病情：将第i种病情的医疗服务数据的负相关归一化结果，记为第三特征值；将第i种病情的医疗资源数据、第i种病情的健康教育数据和所述第三特征值三者的乘积的归一化结果，确定为第i种病情的医疗成效评价值；所述根据每种病情的公共卫生数据、公共交通数据、所述传播评价值和所述医疗成效评价值，得到每种病情的扩散指数，包括：对于第i种病情：将第i种病情的公共卫生数据与公共交通数据的平均值记为第三平均值；根据第i种病情的传播评价值、第i种病情的医疗成效评价值和所述第三平均值，得到第i种病情的扩散指数；采用如下公式计算第i种病情的扩散指数： ；其中，Yi为第i种病情的扩散指数，Norm为归一化函数，Bi为第i种病情的传播评价值，为第i种病情的公共卫生数据与公共交通数据的平均值，Ci为第i种病情的医疗成效评价值，ε为预设调整参数，ε大于0；所述结合所述峰值评估指数和所述扩散指数，确定每种病情数据对应的最优压缩窗口长度，包括：对于第i种病情：基于第i种病情的峰值评估指数和扩散指数对初始压缩窗口长度进行调整，获得第i种病情数据对应的最优压缩窗口长度，所述峰值评估指数和所述扩散指数均与所述最优压缩窗口长度呈正相关关系；基于第i种病情的峰值评估指数和扩散指数对初始压缩窗口长度进行调整，获得第i种病情数据对应的最优压缩窗口长度，包括：将第i种病情的峰值评估指数与扩散指数的乘积的归一化结果记为第一指标；将所述第一指标与预设调参因子的乘积记为调整特征值；所述预设调参因子大于1；基于所述调整特征值对初始压缩窗口长度进行调整，获得第i种病情数据对应的最优压缩窗口长度；所述基于所述最优压缩窗口长度对每种病情的公共健康数据进行压缩，获得压缩后的数据，包括：分别基于每种病情数据对应的最优压缩窗口长度，采用LZ77压缩算法对每种病情的公共健康数据进行压缩，获得压缩后的数据。

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