一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

传染病的爆发和蔓延会对各个地方的经济以及人民生活带来严重的影响。各大监测平台每天会搜集并公布当天的疫情数据，以便公众了解疫情的发展情况。

但是如果要有效控制疫情的发展，尽早采取相关策略以消除疫情，仅仅公布每天的疫情数据是远远不够的。不难发现，传染病的传播规律的预测将对控制和消除传染病能够带来积极的影响。因此，如何根据疫情数据准确预测传染病的传播规律成为研究的热点。

技术实现要素：

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，可以根据疫情数据准确预测传染病的传播规律。

第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，包括：

获取用于疫情预测的疫情数据，所述疫情数据包括待预测区域在第一时间点的总人数和感染者的人数；

调用预设的传染病预测模型以根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，所述疫情预测结果包括所述待预测区域在第二时间点的目标人群类别的人数；所述第二时间点为所述第一时间点之后的时间点；所述目标人群类别为以下任一项：易感者、潜伏者、感染者和痊愈者；

根据所述疫情预测结果绘制疫情趋势图；

通过终端设备展示所述疫情趋势图。

可选地，所述目标人群类别包括易感者，所述根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，包括：

根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量；

根据所述相邻时间点的易感者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的易感者的人数；

生成包括所述待预测区域在第二时间点的易感者的人数的疫情预测结果。

可选地，所述根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量，包括：

根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定所述待预测区域在所述第一时间点的易感者的人数；

确定所述感染者的有效传染数以及感染期；

根据所述总人数、所述感染者的人数、所述易感者的人数、所述有效传染数以及感染期，确定相邻时间点的易感者的人数变化量。

可选地，所述目标人群类别包括潜伏者，所述根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，包括：

获取所述待预测区域境外输入的无症状感染者的人数变化量；

根据所述总人数、所述感染者的人数以及所述境外输入的无症状感染者的人数变化量，确定相邻时间点的潜伏者的人数变化量；

根据所述相邻时间点的潜伏者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数；

生成包括所述待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数的疫情预测结果。

可选地，所述根据所述总人数、所述感染者的人数以及所述境外输入的无症状感染者的人数变化量，确定相邻时间点的潜伏者的人数变化量，包括：

根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量；

确定所述待预测区域在第一时间点的潜伏者的人数以及潜伏期；

根据所述相邻时间点的易感者的人数变化量、所述潜伏者的人数以及潜伏期以及所述境外输入的无症状感染者的人数变化量，计算得到相邻时间点的潜伏者的人数变化量。

可选地，所述目标人群类别包括感染者，所述根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，包括：

确定所述待预测区域在第一时间点的潜伏者的人数以及潜伏期；

获取所述待预测区域的境外输入的确诊病例的人数变化量；

根据所述潜伏者的人数以及潜伏期、所述感染者的人数以及感染期、所述境外输入的确诊病例的人数变化量，确定相邻时间点的感染者的人数变化量；

根据所述相邻时间点的感染者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的感染者的人数；

生成包括所述待预测区域在第二时间点的感染者的人数的疫情预测结果。

可选地，所述目标人群类别包括痊愈者，所述根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，包括：

确定所述待预测区域在第一时间点的痊愈者的人数；

根据所述感染者的人数以及感染期确定相邻时间点的痊愈者的人数变化量；

根据所述痊愈者的人数以及所述相邻时间点的痊愈者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的痊愈者的人数；

生成包括所述待预测区域在第二时间点的痊愈者的人数的疫情预测结果。

可选地，所述获取所述待预测区域境外输入的确诊病例的人数变化量，包括：

确定在第二时间点感染者境外输入的期望值，境外输入的感染者在第三时间点感染，所述第三时间点在所述第二时间点之前，境外输入的感染者来自于目标国家，所述期望值根据感染者每日出境的概率以及感染者前往所述待预测区域的概率计算得到；

根据在所述第三时间点所述目标国家的新增确诊病例数以及在所述第二时间点感染者境外输入的期望值，确定在所述第二时间点从所述目标国家前往所述待预测区域的确诊病例数的期望值；

根据在所述第二时间点从所述目标国家前往所述待预测区域的确诊病例数的期望值，生成所述待预测区域境外输入的确诊病例的人数变化量。

第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取用于疫情预测的疫情数据，所述疫情数据包括待预测区域在第一时间点的总人数和感染者的人数；

预测模块，用于调用预设的传染病预测模型以根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，所述疫情预测结果包括所述待预测区域在第二时间点的目标人群类别的人数；所述第二时间点为所述第一时间点之后的时间点；所述目标人群类别为以下任一项：易感者、潜伏者、感染者和痊愈者；

绘制模块，用于根据所述疫情预测结果绘制疫情趋势图；

输出模块，用于通过终端设备展示所述疫情趋势图。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器、输出设备和存储器，所述处理器、所述输出设备和所述存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如第一方面所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如第一方面所述的方法。

综上所述，电子设备可以获取用于疫情预测的疫情数据，并调用预设的传染病预测模型以根据该疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，该疫情预测结果包括该待预测区域在第二时间点的目标人群类别的人数；电子设备根据该疫情预测结果绘制疫情趋势图，并通过终端设备展示该疫情趋势图，该过程通过传染病预测模型可以根据疫情数据准确预测传染病的传播规律。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种疫情预测方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的另一种疫情预测方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的另一种疫情预测方法的流程示意图；

图5是本申请实施例提供的一种数据处理系统的网络架构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

请参阅图1，为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图。该方法可以应用于电子设备，该电子设备可以为终端设备或服务器，终端设备包括但不限于笔记本电脑、台式电脑等智能终端。服务器可以为一个服务器或服务器集群。具体地，该方法可以包括以下步骤：

s101、获取用于疫情预测的疫情数据，所述疫情数据包括待预测区域在第一时间点的总人数和感染者的人数。

本申请实施例中，电子设备可以从本地/数据库获取用于疫情预测的疫情数据，或电子设备可以获取终端设备提交的用于疫情预测的疫情数据，本申请实施例对疫情数据的获取方式不做限定。所述的区域可以为城市或国家等区域。在一个实施例中，该待预测区域可以是指风险等级大于或等于预设等级的任一区域或指定区域。

s102、调用预设的传染病预测模型以根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，所述疫情预测结果包括所述待预测区域在第二时间点的目标人群类别的人数。

其中，该第二时间点可以为该第一时间点之后的时间点。该目标人群类别为以下任一项：易感者、潜伏者、感染者和痊愈者。

在一个实施例中，如图2所示，在该目标人群类别包括易感者时，电子设备根据该疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果的过程可以如下:

s201、电子设备根据该总人数以及该感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量。

s202、电子设备根据所述相邻时间点的易感者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的易感者的人数，并生成包括该待预测区域在第二时间点的易感者的人数的疫情预测结果。

其中，本申请实施例所指的时间点的时间单位包括但不限于为天、周等时间单位，相邻时间点，如一个时间点和它对应的前一个时间点也可以理解为相邻时间点。在一个实施例中，所述的相邻时间点的易感者的人数变化量可以用如下微分方程表示：

公式1.1；

其中，n表示总人数，s表示易感者的人数，i表示感染者的人数，rt表示感染者的有效传染数。di为感染者的感染期。有效传染数可以理解为平均一个感染者能够导致的新发病例数。有效传染数可以根据代际时间分布得到。代际时间分布如可以根据获取的指定时间范围内的部分或全部病例的代际时间确定出。代际时间是指一代病例发病到二代病例发病的时间间隔。在一个实施例中，感染期可以为序列间隔期与平均潜伏期之差。序列间隔期是指在致病因素（如病毒）感染链中，对象与对象，如人与人之间传播致病因素的平均时间。即，这里可以理解为一个病例出现症状到他传染的下一个病例出现症状的这个时间段。序列间隔可以为服从负二项分布的经验分布的期望值。例如，埃博拉病毒的序列间隔期可长达几周，流感病毒的序列间隔期仅有几天。

在一个实施例中，电子设备根据该总人数以及该感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量的过程可以为：根据该总人数以及该感染者的人数，确定该待预测区域在该第一时间点的易感者的人数；确定该感染者的有效传染数以及感染期；根据该总人数、该感染者的人数、该易感者的人数、该有效传染数以及感染期，确定相邻时间点的易感者的人数变化量。例如，电子设备可以将该总人数、该感染者的人数、该易感者人数、该有效传染数以及该感染期代入公式1.1中，计算得到相邻时间点的易感者的人数变化量。

相应地，电子设备根据该相邻时间点的易感者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的易感者的人数的过程可以为：电子设备采用马尔科夫链蒙特卡洛方法以根据该相邻时间点的易感者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的易感者的人数。具体地，电子设备可以根据该待预测区域在该第一时间点的易感者的人数以及该相邻时间点的易感者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的易感者的人数。例如，当第二时间点为第一时间点的下一时间点时，电子设备可以将该待预测区域在该第一时间点的易感者的人数与该相邻时间点的易感者的人数变化量之和，确定为该待预测区域在第一时间点下一时间点的易感者的人数。

在一个实施例中，如图3所示，当该目标人群类别包括潜伏者时，电子设备根据该疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果的过程可以如下：

s301、电子设备获取所述待预测区域境外输入的无症状感染者的人数变化量，并根据该总人数、该感染者的人数以及该境外输入的无症状感染者的人数变化量，确定相邻时间点的潜伏者的人数变化量。

s302、电子设备根据该相邻时间点的潜伏者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数，并生成包括该待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数的疫情预测结果。

在步骤s301-步骤s302中，额外考虑了境外输入病例对本地传染病传播及疫情走势的影响，能够用科学助力疫情的“外防输入，内防反弹”。其中，境外输入的无症状感染者的人数变化量，可以为相邻时间点的境外输入的无症状感染者的人数变化量。该相邻时间点的境外输入的无症状感染者的人数变化量可以为一个常量或还可以为一个与时间点相关的变量。在一个实施例中，相邻时间点的潜伏者的人数变化量可以通过如下微分方程表示：

公式1.2；

其中，e表示潜伏者的人数。de表示潜伏者的潜伏期。潜伏期是指致病因素入侵目标对象到目标对象出现症状（或明显症状）的这段时间。de可以是一个服从离散对数正态分布的经验分布的期望值。eimp(t)表示境外输入的无症状感染者的人数变化量。

在一个实施例中，电子设备根据该总人数、该感染者的人数以及该境外输入的无症状感染者的人数变化量，确定相邻时间点的潜伏者的人数变化量的过程可以为：电子设备根据该总人数以及该感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量；电子设备确定该待预测区域在第一时间点的潜伏者的人数以及潜伏期，并根据该相邻时间点的易感者的人数变化量、该潜伏者的人数以及潜伏期以及该境外输入的无症状感染者的人数变化量，计算得到相邻时间点的潜伏者的人数变化量。例如，电子设备可以将该相邻时间点的易感者的人数变化量、该潜伏者的人数以及潜伏期以及该境外输入的无症状感染者的人数变化量代入到公式1.2中，计算得到相邻时间点的潜伏者的人数变化量。

相应地，电子设备根据该相邻时间点的潜伏者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数的过程可以为：电子设备采用马尔科夫链蒙特卡洛方法以根据该相邻时间点的潜伏者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数。具体地，电子设备可以根据该待预测区域在第一时间点的潜伏者的人数以及该相邻时间点的潜伏者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数。例如，当第二时间点为第一时间点的下一时间点时，电子设备可以将该待预测区域在该第一时间点的潜伏者的人数与该相邻时间点的潜伏者的人数变化量之和，确定为该待预测区域在第一时间点下一时间点的潜伏者的人数。

在一个实施例中，如图4所示，当该目标人群类别包括感染者时，电子设备调用根据该疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果的过程可以如下：

s401、电子设备确定该待预测区域在第一时间点的潜伏者的人数以及潜伏期，并获取该待预测区域境外输入的确诊病例的人数变化量。.

s402、电子设备根据该潜伏者的人数以及潜伏期、该感染者的人数以及感染期、该境外输入的确诊病例的人数变化量，确定相邻时间点的感染者的人数变化量。

s403、电子设备根据该感染者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的感染者的人数，并生成包括该待预测区域在第二时间点的感染者的人数的疫情预测结果。

在步骤s401-步骤s403中，额外考虑了境外输入病例对本地传染病传播及疫情走势的影响，能够用科学助力疫情的“外防输入，内防反弹”。其中，境外输入的确诊病例的人数变化量，可以为相邻时间点的境外输入的确诊病例的人数变化量，该相邻时间点的境外输入的确诊病例的人数变化量可以为一个常量或还可以为一个与时间点相关的变量。在一个实施例中，相邻时间点的感染者的人数变化量可以使用如下微分方程表示：

公式1.3；

其中，iimp(t)为境外输入的确诊病例的人数变化量。

例如，电子设备可以将该潜伏者的人数以及潜伏期、该感染者的人数以及感染期、该境外输入的确诊病例的人数变化量代入公式1.3中，计算得到相邻时间点的感染者的人数变化量。

在一个实施例中，电子设备根据该感染者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的感染者的人数的过程可以为：电子设备采用马尔科夫链蒙特卡洛方法以根据该感染者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的感染者的人数。具体地，电子设备可以根据该待预测区域在第一时间点的感染者的人数以及该感染者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的感染者的人数。例如，当第二时间点为第一时间点的下一时间点时，电子设备可以根据该待预测区域在第一时间点的感染者的人数与该感染者的人数变化量之和，确定为该待预测区域在第一时间点的下一时间点的感染者的人数。

在一个实施例中，该目标人群类别包括痊愈者，电子设备根据该疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果的过程可以为：电子设备确定该待预测区域在第一时间点的痊愈者的人数，并根据该感染者的人数以及感染期确定痊愈者的人数变化量；电子设备根据该痊愈者的人数以及该痊愈者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的痊愈者的人数；生成包括该待预测区域在第二时间点的痊愈者的人数的疫情预测结果。在一个实施例中，相邻时间点的痊愈者的人数变化量可以表示为如下微分方程：

公式1.4；

其中，r表示痊愈者的人数。

在一个实施例中，电子设备可以将该感染者的人数以及感染期代入公式1.4中，计算得到痊愈者的人数变化量。

在一个实施例中，当第二时间点为第一时间点的下一时间点时，电子设备根据该痊愈者的人数以及该痊愈者的人数变化量，确定该待预测区域在第二时间点的痊愈者的人数的过程可以为：电子设备将该痊愈者的人数与该痊愈者的人数变化量之和，确定为该待预测区域在第一时间点的下一时间点的痊愈者的人数。

s103、根据所述疫情预测结果绘制疫情趋势图。

s104、通过终端设备展示所述疫情趋势图。

本申请实施例中，电子设备可以根据该疫情预测结果绘制疫情趋势图，并可以将疫情趋势图发送至终端设备，以便终端设备展示该疫情趋势图。

在一个实施例中，前述提及的该境外输入的确诊病例的变化量可以通过如下方式得到：电子设备对多个时间点中每个时间点的境外输入的确诊病例的人数进行均值计算，将计算结果作为相邻时间点的境外输入的确诊病例的人数变化量。

在一个实施例中，前述提及的待预测区域境外输入的确诊病例的人数变化量可以通过如下方式获取：服务器确定在第二时间点感染者境外输入的期望值，境外输入的感染者在第三时间点感染，第三时间点在第二时间点之前，境外输入的感染者来自于目标国家，期望值根据感染者每日出境的概率以及感染者出境到待预测区域的概率计算得到；服务器根据在第三时间点统计的目标国家的确诊病例数以及在第二时间点感染者境外输入的期望值，确定在第二时间点从目标国家输入到待预测区域的确诊病例数；服务器根据在第二时间点从目标国家输入到待预测区域的确诊病例数，生成待预测区域境外输入的确诊病例的人数变化量。

境外输入的确诊病例数与全球新增的感染者的人数、感染者每日出境（可以是出境旅行）的概率及感染者前往待预测区域（如某个国家或某个国家的某个地区）的概率相关。在一个实施例中，假设感染者i出境旅行的概率为，可以根据感染者i出境旅行的次数计算得到，或根据指定时间（如2019年）感染者i所在国家出境旅游的总人数占感染者所在国家的总人数的比例计算得到，本申请对的确定方式不做限制。在一个实施例中，假设待预测区域为国家l，感染者i前往国家l的概率可以为，也就是说，对于国家l来说，感染者i境外输入的概率可以为。在一个实施例中，可以根据指定时间（如2019年）感染者i所在国家入境国家l的旅客总数占国家l的全球入境旅客总数的比例计算得到。

在一个实施例中，在得到和之后，感染者i在某个时间点入境国家l的期望值，可以通过下述公式1.5计算得到。由公式1.5可以看出，可以根据以及计算得到。在得到后，可以对以及在感染者i感染的时间点感染者i所在国家的新增确诊病例数进行拟合，从而估算某个时间点从感染者i所在国家前往国家l的确诊病例数的期望值。

公式1.5；

公式1.6；

其中，是指在时间点感染的感染者i在t’时间（如第3天）境外输入的期望值，也就是感染者i在t’时间入境国家l的期望值。为感染者i从症状发作到首次就诊时的时间。是指在时间点境外输入的确诊病例数的期望值，也就是为在时间点从感染者i所在国家前往国家l的确诊病例数的期望值。为选定时间区间的最后一天（比如第xx天）；为时间点感染者i所在国家的新增确诊病例数。

在一个实施例中，在为t时，为。在为前述提及的第二时间点、为前述提及的第三时间点时，通过上述公式1.5和1.6可计算得到第二时间点从感染者i所在国家前往国家l的确诊病例数的期望值。

在一个实施例中，可以将感染者i所在国家前往国家1的确诊病例数的期望值，作为国家1境外输入的确诊病例的人数变化量。在一个实施例中，还可以将全球（除待预测区域之外的多个国家）前往国家l的确诊病例数的期望值相加，得到国家1境外输入的确诊病例的人数变化量。采用上述方式可以得到新增的境外输入的确诊病例数，也就是可以采用这种方式获取到境外输入的确诊病例的人数变化量。

在一个实施例中，待预测区域境外输入的无症状感染者的人数变化量可以是根据待预测区域境外输入的确诊病例的人数变化量计算得到。例如，若无症状感染者的比率为0.643，可以利用=0.643*这个公式计算得到从感染者i所在国家前往国家l的无症状感染者的人数的期望值。同样，在一个实施例中，还可以将从感染者i所在国家前往国家l的无症状感染者的人数的期望值，作为国家l境外输入的无症状感染者的人数变化量。在一个实施例中，可以通过将全球（除待预测区域之外的多个国家）前往国家l的无症状感染者的期望值相加，得到国家l境外输入的无症状感染者的人数变化量。采用上述方式可以得到新增的境外输入的无症状感染者数，也就是可以采用这种方式获取到境外输入的无症状感染者的人数变化量。

在一个实施例中，假设感染者在第t日的出入境概率为p，且前t-1日的出入境概率为1-p，电子设备可以利用马尔科夫链蒙特卡洛方法，以根据感染者在第t日的出入境概率为p，且前t-1日的出入境概率为1-p，得出感染者的出入境概率p的似然估计值。电子设备可以利用该似然估计值结合第t日的入境交通工具班次（如航班）数量（可以估算得到）及第t日的全球范围内的新增确诊病例的人数（可以估算得到），估算出第t日的境外输入的确诊病例的人数，即估算出境外输入的确诊病例的人数变化量。

在一个实施例中，出入境概率p的似然估计值可以通过如下方式得到：根据统计的预设日期范围内每日的境外输入病例数据、每日的全球范围内的新增确诊病例的人数，及利用每日感染者所在国家的入境人数总数占该年份全球来访者总数的比例，假设感染者在第t日的出入境概率为p，且前t-1日的出入境概率为1-p，利用马尔科夫链蒙特卡洛方法根据上述这些数据计算得到感染者的出入境概率p的似然估计值。

在一个实施例中，境外输入的无症状感染者的人数变化量也可以采用与上述境外输入的确诊病例的人数变化量类似的方式来计算得到，本申请实施例在此不做赘述。

可见，图1所示的实施例中，电子设备可以获取用于疫情预测的疫情数据，并调用预设的传染病预测模型以根据该疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，该疫情预测结果包括该待预测区域在第二时间点的目标人群类别的人数；电子设备根据该疫情预测结果绘制疫情趋势图，并通过终端设备展示该疫情趋势图，该过程可以根据疫情数据准确预测传染病的传播规律。

本申请涉及区块链技术，如可以将疫情预测结果存入区块链中或可以将疫情预测结果的加密数据写入区块链中，或可以将疫情趋势图的相关信息写入区块链中，或可以将疫情趋势图的相关信息的加密数据写入区块链中。

下面以电子设备为服务器10为例，来描述本申请实施例提供的一种数据处理系统。参见图5，该数据处理系统包括服务器10和终端设备20。其中：

服务器10通过执行步骤s101-步骤s103可以得到疫情趋势图，并可以通过执行步骤s104通过终端设备20展示该疫情趋势图，该过程可以根据疫情数据准确预测传染病的传播规律。

请参阅图6，为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。该租装置可以应用于前述提及的电子设备中。具体地，该数据处理装置可以包括：

获取模块601，用于获取用于疫情预测的疫情数据，所述疫情数据包括待预测区域在第一时间点的总人数和感染者的人数。

预测模块602，用于调用预设的传染病预测模型以根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，所述疫情预测结果包括所述待预测区域在第二时间点的目标人群类别的人数；所述第二时间点为所述第一时间点之后的时间点；所述目标人群类别为以下任一项：易感者、潜伏者、感染者和痊愈者。

绘制模块603，用于根据所述疫情预测结果绘制疫情趋势图。

输出模块604，用于通过终端设备展示所述疫情趋势图。

在一种可选的实施方式中，所述目标人群类别包括易感者，预测模块602根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，具体为根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量；根据所述相邻时间点的易感者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的易感者的人数；生成包括所述待预测区域在第二时间点的易感者的人数的疫情预测结果。

在一种可选的实施方式中，预测模块602根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量，具体为根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定所述待预测区域在所述第一时间点的易感者的人数；确定所述感染者的有效传染数以及感染期；根据所述总人数、所述感染者的人数、所述易感者的人数、所述有效传染数以及感染期，确定相邻时间点的易感者的人数变化量。

在一种可选的实施方式中，所述目标人群类别包括潜伏者，预测模块602根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，具体为获取所述待预测区域境外输入的无症状感染者的人数变化量；根据所述总人数、所述感染者的人数以及所述境外输入的无症状感染者的人数变化量，确定相邻时间点的潜伏者的人数变化量；根据所述相邻时间点的潜伏者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数；生成包括所述待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数的疫情预测结果。

在一种可选的实施方式中，预测模块602根据所述总人数、所述感染者的人数以及所述境外输入的无症状感染者的人数变化量，确定相邻时间点的潜伏者的人数变化量，具体为根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量；确定所述待预测区域在第一时间点的潜伏者的人数以及潜伏期；根据所述相邻时间点的易感者的人数变化量、所述潜伏者的人数以及潜伏期以及所述境外输入的无症状感染者的人数变化量，计算得到相邻时间点的潜伏者的人数变化量。

在一种可选的实施方式中，所述目标人群类别包括感染者，预测模块602根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，具体为确定所述待预测区域在第一时间点的潜伏者的人数以及潜伏期；获取所述待预测区域的境外输入的确诊病例的人数变化量；根据所述潜伏者的人数以及潜伏期、所述感染者的人数以及感染期、所述境外输入的确诊病例的人数变化量，确定相邻时间点的感染者的人数变化量；根据所述相邻时间点的感染者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的感染者的人数；生成包括所述待预测区域在第二时间点的感染者的人数的疫情预测结果。

在一种可选的实施方式中，预测模块602获取所述待预测区域境外输入的确诊病例的人数变化量，具体为确定在第二时间点感染者境外输入的期望值，境外输入的感染者在第三时间点感染，所述第三时间点在所述第二时间点之前，境外输入的感染者来自于目标国家，所述期望值根据感染者每日出境的概率以及感染者前往所述待预测区域的概率计算得到；根据在所述第三时间点所述目标国家的新增确诊病例数以及在所述第二时间点感染者境外输入的期望值，确定在所述第二时间点从所述目标国家前往所述待预测区域的确诊病例数的期望值；根据在所述第二时间点从所述目标国家前往所述待预测区域的确诊病例数的期望值，生成所述待预测区域境外输入的确诊病例的人数变化量。

在一种可选的实施方式中，所述目标人群类别包括痊愈者，预测模块602根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，具体为确定所述待预测区域在第一时间点的痊愈者的人数；根据所述感染者的人数以及感染期确定相邻时间点的痊愈者的人数变化量；根据所述痊愈者的人数以及所述相邻时间点的痊愈者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的痊愈者的人数；生成包括所述待预测区域在第二时间点的痊愈者的人数的疫情预测结果。

可见，图6所示的实施例中，数据处理装置可以获取用于疫情预测的疫情数据，并调用预设的传染病预测模型以根据该疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，该疫情预测结果包括该待预测区域在第二时间点的目标人群类别的人数；数据处理装置根据该疫情预测结果绘制疫情趋势图，并通过终端设备展示该疫情趋势图，该过程可以根据疫情数据准确预测传染病的传播规律。

请参阅图7，为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。本实施例中所描述的电子设备可以包括：一个或多个处理器1000，一个或多个输入设备2000，一个或多个输出设备3000和存储器4000。处理器1000、输入设备2000、输出设备3000和存储器4000可以通过总线连接。其中，输入设备2000本申请实施例可选的设备，即该电子设备可以包括处理器1000、输出设备3000和存储器4000。在一个实施例中，输入设备2000、输出设备3000可以包括标准的有线或无线通信接口。在一个实施例中，输入设备2000可以包括触摸屏、触摸显示屏或录音器等设备。输出设备3000可以包括显示屏、触摸显示屏、扬声器等设备。

处理器1000可以是中央处理模块(centralprocessingunit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器4000可以是高速ram存储器，也可为非不稳定的存储器（non-volatilememory），例如磁盘存储器。存储器4000用于存储一组程序代码，输入设备2000、输出设备3000和处理器1000可以调用存储器4000中存储的程序代码。具体地：

处理器1000，用于获取用于疫情预测的疫情数据，所述疫情数据包括待预测区域在第一时间点的总人数和感染者的人数；调用预设的传染病预测模型以根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，所述疫情预测结果包括所述待预测区域在第二时间点的目标人群类别的人数；所述第二时间点为所述第一时间点之后的时间点；所述目标人群类别为以下任一项：易感者、潜伏者、感染者和痊愈者；根据所述疫情预测结果绘制疫情趋势图；由输出设备3000通过终端设备展示所述疫情趋势图。

在一个实施例中，所述目标人群类别包括易感者，处理器1000根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，具体为根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量；根据所述相邻时间点的易感者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的易感者的人数；生成包括所述待预测区域在第二时间点的易感者的人数的疫情预测结果。

在一个实施例中，处理器1000根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量，具体为根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定所述待预测区域在所述第一时间点的易感者的人数；确定所述感染者的有效传染数以及感染期；根据所述总人数、所述感染者的人数、所述易感者的人数、所述有效传染数以及感染期，确定相邻时间点的易感者的人数变化量。

在一个实施例中，所述目标人群类别包括潜伏者，处理器1000根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，具体为获取所述待预测区域境外输入的无症状感染者的人数变化量；根据所述总人数、所述感染者的人数以及所述境外输入的无症状感染者的人数变化量，确定相邻时间点的潜伏者的人数变化量；根据所述相邻时间点的潜伏者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数；生成包括所述待预测区域在第二时间点的潜伏者的人数的疫情预测结果。

在一个实施例中，处理器1000根据所述总人数、所述感染者的人数以及所述境外输入的无症状感染者的人数变化量，确定相邻时间点的潜伏者的人数变化量，具体为根据所述总人数以及所述感染者的人数，确定相邻时间点的易感者的人数变化量；确定所述待预测区域在第一时间点的潜伏者的人数以及潜伏期；根据所述相邻时间点的易感者的人数变化量、所述潜伏者的人数以及潜伏期以及所述境外输入的无症状感染者的人数变化量，计算得到相邻时间点的潜伏者的人数变化量。

在一个实施例中，所述目标人群类别包括感染者，处理器1000根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，具体为确定所述待预测区域在第一时间点的潜伏者的人数以及潜伏期；获取所述待预测区域的境外输入的确诊病例的人数变化量；根据所述潜伏者的人数以及潜伏期、所述感染者的人数以及感染期、所述境外输入的确诊病例的人数变化量，确定相邻时间点的感染者的人数变化量；根据所述相邻时间点的感染者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的感染者的人数；生成包括所述待预测区域在第二时间点的感染者的人数的疫情预测结果。

在一个实施例中，处理器1000获取所述待预测区域境外输入的确诊病例的人数变化量，具体为确定在第二时间点感染者境外输入的期望值，境外输入的感染者在第三时间点感染，所述第三时间点在所述第二时间点之前，境外输入的感染者来自于目标国家，所述期望值根据感染者每日出境的概率以及感染者前往所述待预测区域的概率计算得到；根据在所述第三时间点所述目标国家的新增确诊病例数以及在所述第二时间点感染者境外输入的期望值，确定在所述第二时间点从所述目标国家前往所述待预测区域的确诊病例数的期望值；根据在所述第二时间点从所述目标国家前往所述待预测区域的确诊病例数的期望值，生成所述待预测区域境外输入的确诊病例的人数变化量。

在一个实施例中，所述目标人群类别包括痊愈者，处理器1000根据所述疫情数据进行疫情预测，得到疫情预测结果，具体为确定所述待预测区域在第一时间点的痊愈者的人数；根据所述感染者的人数以及感染期确定相邻时间点的痊愈者的人数变化量；根据所述痊愈者的人数以及所述相邻时间点的痊愈者的人数变化量，确定所述待预测区域在第二时间点的痊愈者的人数；生成包括所述待预测区域在第二时间点的痊愈者的人数的疫情预测结果。

具体实现中，本申请实施例中所描述的处理器1000、输入设备2000、输出设备3000可执行图1实施例所描述的实现方式，也可执行本申请实施例所描述的实现方式，在此不再赘述。

在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采样硬件的形式实现，也可以采样软件功能模块的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的计算机可读存储介质可为易失性的或非易失性的。例如，该计算机存储介质可以为磁碟、光盘、只读存储记忆体（read-onlymemory，rom）或随机存储记忆体（randomaccessmemory，ram）等。所述的计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。

其中，本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

以上所揭露的仅为本申请一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本申请权利要求所作的等同变化，仍属于本申请所涵盖的范围。