基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法

本发明提供了一种基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，属于病毒气溶胶评估。

背景技术：

1、目前，已有许多学者和机构利用传染病动力学模型，如seir模型、c-seir模型等，对肺炎病毒的传播进行了模拟和预测，并取得了一定的成果。但在实际情况中，模型中的因素影响模型的精度和适用性；参数的不确定性和动态性会增加模型的复杂度和不稳定性，降低模型的可靠性和可解释性；以上模型不能给出不同情景下的概率分布，也不能考虑不同情景下的风险和后果。这些预测结果可能会忽略一些低概率但高影响的极端情况，也不能为决策者提供更多的选择和参考。为了克服这些局限性和不足，本发明提出了基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法。基于贝叶斯理论的贝叶斯网络可以处理时序数据和带有复杂关系的结构问题，且可以利用检测信息对模型进行及时更新，将其应用在病毒气溶胶评估方面，大大降低人员被感染的风险。

技术实现思路

1、本发明为了解决现有传染病动力学模型可靠性低的问题，提出了一种基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，包括如下步骤：

3、1)确定评估节点：根据数据统计和经验确定识别不同病毒气溶胶的特征节点和各特征节点包含的变量；

4、2)节点状态取值：分析特征节点及其变量并对每个特征节点的变量进行状态取值；

5、3)离散贝叶斯网络模型建立：根据特征节点及其变量构建贝叶斯网络结构，并将上述特征节点作为根节点获得不同病毒气溶胶评估模型；

6、4)确定模型参数：确定根节点的先验概率；

7、5)数学计算：利用不同病毒气溶胶评估模型的贝叶斯网络和定理进行条件概率的计算，即得到空气中存在不同病毒气溶胶的概率；

8、6)得出结论：将预测结果和真实结果相比，得出初始确定的特征节点是评估某种病毒气溶胶的关键因素这一结论。

9、所述不同病毒气溶胶包括新冠病毒气溶胶。

10、所述步骤1)中的特征节点包括上下文特征节点、隐藏变量特征节点和可观察变量特征节点。

11、所述上下文特征节点的变量包括温度、季节、湿度、太阳活动、降水、风速。

12、所述隐藏变量特征节点的变量为某种病毒气溶胶情况，所述可观察变量特征节点的变量包括某种病毒感染人数动态变化和某种病毒气溶胶含量。

13、所述温度的状态值为高和低两个状态，所述季节的状态值为适宜和不适宜两个状态，所述湿度的状态值为高和低两个状态，所述太阳活动的状态值为活跃和不活跃两个状态，所述降水的状态值为多和少两个状态，所述风速的状态值为高和低两个状态，所述新冠病毒气溶胶情况的状态值为有和没有两个状态，所述新冠病毒感染人数动态变化的状态值为增加、不变、减少三个状态，所述新冠病毒气溶胶含量的状态值为增加、不变、减少三个状态。

14、所述步骤4)中根节点的先验概率是从文献资料查询和大量训练数据的统计分析中获取的。

15、本发明相对于现有技术具备的有益效果为：本发明提出的基于离散贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，利用贝叶斯网络结构建立某病毒气溶胶评估体系框架，将评估体系中的各个特征节点和变量元素设定为离散贝叶斯网络中的节点，并赋予节点离散值，建立适用于某病毒气溶胶评估的贝叶斯网络模型。对产生的离散状态样本进行学习，得到模型参数。本发明有效结合实际，可以综合利用具体实际情况的检测信息来更新模型，通过贝叶斯理论的贝叶斯网络处理某病毒气溶胶评估的问题，且可以利用检测信息对模型进行及时更新，有效的对不同病毒气溶胶进行评估。

技术特征：

1.基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，其特征在于：所述不同病毒气溶胶包括新冠病毒气溶胶。

3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，其特征在于：所述步骤1）中的特征节点包括上下文特征节点、隐藏变量特征节点和可观察变量特征节点。

4.根据权利要求3所述的基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，其特征在于：所述上下文特征节点的变量包括温度、季节、湿度、太阳活动、降水、风速。

5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，其特征在于：所述隐藏变量特征节点的变量为某种病毒气溶胶情况，所述可观察变量特征节点的变量包括某种病毒感染人数动态变化和某种病毒气溶胶含量。

6.根据权利要求5所述的基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，其特征在于：所述温度的状态值为高和低两个状态，所述季节的状态值为适宜和不适宜两个状态，所述湿度的状态值为高和低两个状态，所述太阳活动的状态值为活跃和不活跃两个状态，所述降水的状态值为多和少两个状态，所述风速的状态值为高和低两个状态，所述新冠病毒气溶胶情况的状态值为有和没有两个状态，所述新冠病毒感染人数动态变化的状态值为增加、不变、减少三个状态，所述新冠病毒气溶胶含量的状态值为增加、不变、减少三个状态。

7.根据权利要求6所述的基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，其特征在于：所述步骤4）中根节点的先验概率是从文献资料查询和大量训练数据的统计分析中获取的。

技术总结
本发明提供了一种基于贝叶斯网络的病毒气溶胶评估方法，属于病毒概率评估技术领域；解决了现有传染病动力学模型可靠性低的问题；包括如下步骤：根据数据统计和经验确定识别不同病毒气溶胶的特征节点和各特征节点包含的变量；分析特征节点及其变量并对每个特征节点的变量进行状态取值；根据特征节点及其变量构建贝叶斯网络结构，并将上述特征节点作为根节点获得不同病毒气溶胶评估模型；确定根节点的先验概率；利用不同病毒气溶胶评估模型的贝叶斯网络和定理进行条件概率的计算，即得到空气中存在不同病毒气溶胶的概率；将预测结果和真实结果相比，得出初始确定的特征节点是评估某种病毒气溶胶的关键因素这一结论；本发明应用于病毒概率估计。

技术研发人员：袁仲云,王倩男
受保护的技术使用者：太原理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14