提高疫情预测准确度!百度公开疫情预测方法专利
  • 拾柒
  • 2021年05月28日 16:26
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5月28日消息,今日,从企查查网站了解到,北京百度网讯科技有限公司公开了一项“疫情预测方法、装置、设备、存储介质以及程序产品”专利,申请日为2021年2月5日,公开号为CN112863688A,公开日为5月28日。

专利摘要显示,该方法包括利用马尔科夫链蒙特卡洛MCMC方法估计预设区域的疫情的变化参数、固定参数,并基于参数构建传播模型。

最后利用传播模型预测得到预设区域的疫情信息。

据悉,该实施方式使用传播模型和MCMC方法预测预设区域的疫情,提高了疫情预测的准确度。

据介绍,马尔科夫链蒙特卡洛方法,简称MCMC,产生于20世纪50年代早期,是在贝叶斯理论框架下,通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法。

提高疫情预测准确度!百度公开疫情预测方法专利

该方法将马尔科夫过程引入到Monte Carlo模拟中,实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟,弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静态模拟的缺陷。

MCMC是一种简单有效的计算方法,在很多领域到广泛的应用,如统计物、贝叶斯问题、计算机问题等。

值得注意的是,去年5月25日,兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心正式对外发布了《全球COVID-19疫情预测系统》。

该系统自上线以来,对全球有疫情数据的180多个国家进行了每日新增病例的预测,特别是成功预测了巴西和印度的疫情趋势,受到了社会各界的广泛关注。

提高疫情预测准确度!百度公开疫情预测方法专利

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