"Salgın" karşısında çalışmaya devam etme dalgası devam ederken, 360 bir salgın eğilim tahmin modeli başlatır
İşe yeniden başladıktan sonra, geri dönenlerin, göçmen işçilerin ve iller arası taşıtların şehrin çeşitli ilçe ve ilçeleri arasındaki hareketi salgının kontrolünü etkileyecektir.Bu nedenle, çeşitli ilçe ve ilçelerin farklılaşma yönetimi daha detaylı veri analizi ve trend araştırması gerektirir. Bu sorunu çözmek için, 360 devlet-teşebbüs kamu güvenliği bölümü ve Urban Safety Group ürün araştırma ve geliştirme ekibi, 72 saat içinde kentsel mobil personelin salgın kontrol eğiliminin araştırma ve yargı modelini başlattı. Model, çeşitli yerlerdeki fiili duruma dayanıyor ve makine öğrenimi, virüs aktarım dinamikleri, zaman serisi analizi ve doğrusal olmayan sayısal yaklaşım gibi yöntemlerle önümüzdeki iki gün içinde salgının gelişimini doğru bir şekilde tahmin ediyor. Sonuç gerçek verilerle karşılaştırılır ve hata% 0,5'ten azdır. Kamu güvenliği sektörü tarafından şehirlere, ilçelere ve ilçelere tanıtıldı ve uygulandı.
Üç model, salgının gelecekteki eğilimini bilimsel olarak tahmin ediyor
360 kentsel mobil nüfus salgın yönetimi ve kontrol eğilimi araştırma modeli, denizaşırı seyahat edenler ve tahliye edilenler arasında tespit edilen vakaların oranına dayanır ve yüksek güvenilirliğe sahip ilk enfeksiyonların sayısı istatistiksel modellerle geriye doğru izlenir. Ardından, salgının gelecekteki eğilimini analiz etmek için SEIR bulaşıcı hastalık dinamikleri modeli ve sayısal uydurma gibi yöntemleri kullanın. Aynı zamanda veri istatistikleri ve parametre arama ile birlikte optimize edilmiş model parametreleri verilmektedir. Son olarak, makine öğrenimi, insanlara doğrulanmış vakaların en iyi tahminini sağlamak için öğrenme fikirlerini entegre etmek için kullanılır.
İstatistiksel modelin, ilk günlerde Wuhan'dan yurtdışına uçan kişi sayısına bağlı olarak 2019-nCov enfeksiyon vakalarının yurt dışına çıkma olasılığını tahmin ettiği anlaşılmaktadır. Yurtdışında tespit edilen vaka sayısına geri dönülerek, Wuhan salgınının başlangıç ölçeği büyük ölçüde tahmin edilebilir.
SEIR, bulaşıcı hastalık dinamikleri modellerinde en yaygın kullanılan modeldir. Bulaşıcı hastalıkların epidemik aralığı içindeki popülasyonu dört kategoriye ayırır: duyarlı popülasyon (Hassas), gizli popülasyon (Enfektif), izole (doğrulanmış) popülasyon (Bulaşıcı) ve Kalabalığı çıkarın (Kaldırıldı). Bu dört değişken arasındaki ilişkiyi diferansiyel denklemler biçiminde açıklayarak basit bir dinamik sistem elde edilebilir.
Şekil 1: SEIR bulaşıcı hastalık modeli
Şekil 2: SEIR modelinde, farklı eyaletlerdeki insan sayısı zamanla değişir
Sayısal uydurma modelleri, enfekte kişilerin sayısını tahmin etmek için sayısal uydurma yöntemlerini kullanır. Yaygın olarak kullanılanlar, Lojistik büyüme modelleri ve gama benzeri dağılımlardır.
Şekil 3: Zaman içinde lojistik büyüme modeli enfeksiyon sayısı eğrisi
Yüksek doğruluk, şirketlerin çalışmaya ve üretime güvenle devam etmesine yardımcı olur
360 kentsel mobil nüfus salgın kontrol eğilimi araştırma ve yargı modeli geliştirilir geliştirilmez uygulamaya uygulanmıştır. Model, iki günlük uygulama tahmininde, Hubei dışında salgın teşhisi konan kişi sayısı için% 0,5'in altında bir tahmin hatasıyla sonuç aldı. Aşağıdaki iki rakam, belirli bir şehir ve ilçelerdeki doğrulanmış vakaların tahmin edilen eğrileridir: Öngörülen eğriler, gerçek olanlarla karşılaştırıldığında nispeten küçük hatalara sahiptir.
Şekil 4: Bir şehirde doğrulanmış yeni koronavirüs pnömonisi vakalarının tahmin eğrisi
Şekil 5: Bir şehrin yetki alanında teyit edilmiş yeni taç virüsü pnömonisi vakalarının tahmin eğrisi
Ayrıca, kendi yetki alanlarındaki şehir ve ilçelerin tahmin eğrileri arasında hala bazı farklılıklar olduğu şekilden de görülebilmektedir. Günümüzde çoğu model yalnızca doğrudan Merkezi Hükümete bağlı iller ve belediyelerdeki durumu tahmin edebiliyor, 360 kentsel göçmen nüfusu salgın kontrol eğilimi araştırma modeli ise tüm vilayet düzeyindeki şehirlere ulaşabiliyor ve tahmin sonuçları daha doğru.
Uzmanlar, tahmin modelinin salgın önleme ve kontrol için belirli bir yol gösterici öneme sahip olduğuna dikkat çekti. Bir yandan tahmin, hükümetin salgının en yoğun zamanını ve sonunda bildirilen hasta sayısını anlamasına yardımcı olabilir ve kaç koğuş, kaç sağlık personeli ve gelecekte tıbbi malzemelerin nasıl tahsis edileceği gibi sorunları çözmek için önemli bir referans değeri sağlayabilir. Öte yandan, hükümete profesyonel analiz, araştırma ve yargı desteği sağlar ve hükümetin işletmelere bilimsel bir şekilde çalışmaya ve üretime devam etmelerine yardımcı olur, böylece istikrarlı bir ekonomik çalışma elde edilir.
Wuhan salgınının patlak vermesinden bu yana 360 Group, afet bölgelerine bir an önce tıbbi malzeme sağlamakla kalmadı, aynı zamanda Başkan ve CEO Zhou Hongyi liderliğinde "Yüz Şehir Savaş Salgını" yardım etkinliğini de düzenledi. Gelecekte, 360 Group, Çin'in salgını erken bir tarihte atlatmasına ve yarını daha iyi karşılamasına yardımcı olmak için daha yüksek kaliteli ürünler piyasaya sürmeye çalışacak.
(Sorumlu Editör: Li Wei)
