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摘要
本发明公开了一种基于最小生成树动态网络标志物的城市流感爆发预测方法,该方法使用高维的流感历史就诊人数作为原始输入数据,再根据城市的地理位置和交通情况构建城市网络,然后运用动态网络标志物理论和最小生成树从就诊人数中得出MST-DNM分数；最后使用一个经过训练的逻辑回归模型根据MST-DNM分数来得出流感所处的阶段。相对于传统方法中使用大量的额外数据,本发明仅使用高维的长时间序列的流感确诊数据作为原始输入,以动态网络标志物(dynamical network marker,DNM)为基础,结合最小生成树算法和逻辑回归模型,实时且高效地识别出了城市流感爆发地预警信号。
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