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基于时序卷积网络与图卷积网络的疾病病例数预测方法及系统

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摘要

本公开提供了基于时序卷积网络与图卷积网络的疾病病例数预测方法及系统，利用各个地区之间的人员移动性数据来生成地区关系图，并将病例数据和移动性数据共同作为图节点的特征；对于每个时刻的图序列，在每个时间步长上使用多个GCN模块处理空间信息，对每个时刻所有节点的邻域信息进行聚合处理来获得空间表示；将得到的这些特征输入TCN模块中，对节点的时间序列特征进行处理；将通过TCN模块得到的特征表示与初始特征共同输入到输出层，得到预测结果。

著录项

  • 公开/公告号CN114997504A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 齐鲁工业大学;

    申请/专利号CN202210662801.9

  • 发明设计人 张维玉;王政凯;郭新超;

    申请日2022-06-13

  • 分类号G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人于凤洋

  • 地址 250353 山东省济南市长清区大学路3501号

  • 入库时间 2023-06-19 16:39:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-02

    公开

    发明专利申请公布

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