技术总结
本发明公开了一种基于梯度提升树的蚊媒传染病疫情预测方法及系统：广泛收集影响蚊媒传染病的各种因素数据；对影响蚊媒传染病的数据进行清洗，进而对影响蚊媒传染病因素基于梯度提升树进行重要性排序；根据选取影响蚊媒传染病的重要因素建立基于泊松回归的蚊媒传染病疫情预测模型；利用选取因素与蚊媒传染病疫情相关系数初始化预测模型，之后用S折交叉验证确定蚊媒传染病预测模型参数；利用基于地理信息的疫情热点图与基于时间轴的疫情爆发图可视化展示模型预测结果。本发明将梯度提升树等机器学习方法应用到蚊媒传染病疫情预测领域，可提高蚊媒传染病疫情预测准确率，辅助疾控人员提前预测蚊媒传染病疫情态势，及时采取相应措施控制传染病大规模爆发。 1
技术研发人员：张凤军;邱晓慧;周红宁;杜龙飞;梁赓;王鑫
受保护的技术使用者：中国科学院软件研究所
技术研发日：2018.01.31
技术公布日：2018.06.15