基于图信号处理的传染病传播预测方法

摘要：

针对现有传染病传播预测模型存在未充分考虑数据的内在关联性的问题,采用图多项式-向量自回归(GP-VAR)模型对传染病的传播进行预测,并提出新的用于模型参数估计的优化方法.将传染病发病地区建模为图节点,并根据地区间的距离信息和人群流动情况确定节点间的边及其权重,以反映传染病传播过程中的空间关联性.将不同时刻的感染疾病人数建模为时变图信号,使用GP-VAR模型对时变图信号在图上的演变过程进行预测,并设计一种最小二乘(LS)优化方法对GP-VAR模型的参数进行估计.仿真实验结果表明,与现有的预测方法相比,所提方法能够更好地考虑到数据在空间维的相关性和时间维的演变特性,更加准确地刻画传染病的传播特性,且具有普适性,预测效果更好.

关键词：传染病预测、图信号处理、时间序列、时变图信号、最小二乘

所属期刊栏目：56

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金;广西创新驱动发展专项;广西科技基地和人才专项;广西自然科学杰出青年基金资助项目

在线出版日期：2022-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1017-1024