本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种适用于花粉多维度信息的预测和管理方法及系统。
背景技术：
1、随着城市化进程的不断加快和生态环境的变化，花粉过敏已经成为影响公众健康的一大问题，每年花粉季节，许多地区的花粉浓度急剧升高，导致大量过敏患者出现症状，为了有效应对这一挑战，准确预测花粉浓度并评估其对公众健康的影响变得尤为重要，现代科技的发展为我们提供了多种数据源，包括历史气象数据、地理信息和实时环境数据，这些数据的结合能够为花粉浓度的预测和管理提供重要支撑。
2、目前，花粉浓度预测主要依赖于简单的统计模型和单一数据源，预测精度较低，传统方法通常无法充分利用多维度的历史数据和实时数据，导致预测结果的可靠性和准确性不足，例如，现有方法可能只考虑气象数据，而忽略了地理信息和历史花粉浓度变化的规律，这些问题严重影响了花粉浓度预测的实际应用效果。
3、如何根据区域的实际情况，对花粉影响区域进行准确性展示预报，为公众健康提供更有效的保障，成为亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明实施例提供一种适用于花粉多维度信息的预测和管理方法及系统,可以根据区域的实际情况，对花粉影响区域进行准确性展示预报，为公众健康提供更有效的保障。
2、本发明实施例的第一方面，提供一种适用于花粉多维度信息的预测和管理方法，包括：
3、统计展示区域的历史项目数据作为初始训练集，输入所述初始训练集至初始预报模型中的多个一级模型进行训练得到中间预测结果并进行组合，得到中间训练集输入至二级模型进行训练，生成花粉预报模型；
4、接收用户端设置的多个过敏因子，基于所述过敏因子获取相应所述展示区域的实时数据，输入所述实时数据至花粉预报模型，得到花粉浓度数据，将所述花粉浓度数据输入至花粉健康影响模型进行计算，得到花粉影响对数；
5、确定所述花粉影响对数大于预设影响值时，基于过敏源展示策略和所述展示区域内各过敏因子的种植区域，生成所述展示区域内各种植区域对应的初始扩散区域；
6、接收所述展示区域的区域数据，根据所述区域数据对所述初始扩散区域进行定制调整，得到与所述展示区域对应的过敏原区域，基于所述用户端的实时位置信息和所述过敏原区域生成预警信息发送至用户端。
7、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述统计展示区域的历史项目数据作为初始训练集，输入所述初始训练集至初始预报模型中的多个一级模型进行训练得到中间预测结果并进行组合，得到中间训练集输入至二级模型进行训练，生成花粉预报模型，包括：
8、统计展示区域的历史项目数据作为初始训练集，所述历史项目数据至少包括历史基础数据和历史气象数据；
9、输入所述初始训练集至初始预报模型中的多个一级模型进行训练，得到与各所述一级模型对应的中间预测结果；
10、组合所述中间预测结果，得到中间训练集输入至二级模型进行训练，得到与各所述一级模型对应的模型权重；
11、配置所述模型权重至相应所述一级模型，生成花粉预报模型。
12、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述接收用户端设置的多个过敏因子，基于所述过敏因子获取相应所述展示区域的实时数据，输入所述实时数据至花粉预报模型，得到花粉浓度数据，将所述花粉浓度数据输入至花粉健康影响模型进行计算，得到花粉影响对数，包括：
13、接收用户端设置的多个过敏因子，基于所述过敏因子获取相应所述展示区域的实时数据；
14、输入所述实时数据至花粉预报模型，得到与各所述一级模型对应的实时预测结果，根据所述实时预测结果和相应所述模型权重，得到与所述展示区域对应的花粉浓度数据；
15、将所述花粉浓度数据输入至花粉健康影响模型进行计算，得到花粉影响对数。
16、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述花粉浓度数据输入至花粉健康影响模型进行计算，得到花粉影响对数，包括：
17、通过以下公式得到花粉影响对数，
18、；
19、其中，为花粉影响对数，为第日的门诊人数，为第日的门诊人数期望值，为截距，为周期虚拟变量，为非参数平滑样条函数，为非参数平板样条函数，为日期，为花粉浓度，为协同气象要素变量，为非协同的气象要素变量，为污染物浓度，为自由度；
20、发送所述花粉影响对数至管理端。
21、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述确定所述花粉影响对数大于预设影响值时，基于过敏源展示策略和所述展示区域内各过敏因子的种植区域，生成所述展示区域内各种植区域对应的初始扩散区域，包括：
22、确定所述花粉影响对数大于预设影响值时，获取所述展示区域内各过敏因子的种植区域，以及各所述种植区域对应的子种植面积；
23、获取所述展示区域对应的总种植面积，根据所述子种植面积和所述总种植面积的比值，得到与各所述过敏因子对应的种植占比；
24、基于所述种植占比和相应所述花粉浓度数据的乘积，得到与各所述种植区域对应的子花粉浓度数据；
25、根据所述子花粉浓度数据和预设区域浓度数据的比值，得到浓度扩散系数，基于所述浓度扩散系数和所述预设扩散距离的乘积，得到与所述种植区域对应的理论扩散距离；
26、基于所述理论扩散距离对所述种植区域的区域轮廓像素点进行移动处理，生成所述展示区域内各种植区域对应的初始扩散区域。
27、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述理论扩散距离对所述种植区域的区域轮廓像素点进行移动处理，生成所述展示区域内各种植区域对应的初始扩散区域，包括：
28、选取所述展示区域中任意一个像素点作为坐标原点构建展示坐标系，基于所述展示坐标系对所述展示区域进行坐标化处理；
29、获取所述展示区域中各种植区域的轮廓像素点作为区域轮廓像素点，根据所述区域轮廓像素点的最大横坐标、最小横坐标、最大纵坐标和最小纵坐标确定所述种植区域的区域中心坐标，以及所述区域中心坐标对应的区域中心点；
30、依次将所述区域中心点与相应所述种植区域的区域轮廓像素点进行连接，得到扩散连接线；
31、基于所述理论扩散距离沿着所述扩散连接线且远离所述区域中心点的方向对所述区域轮廓像素点进行移动处理，得到扩散后的区域轮廓像素点；
32、连接相邻的所述扩散后的区域轮廓像素点，得到与各种植区域对应的初始扩散区域。
33、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：
34、根据所述子花粉浓度数据和预设浓度对比表确定与所述子花粉浓度数据对应的浓度像素值，所述预设浓度对比表具有预设浓度区间与浓度像素值一一对应的关系；
35、填充所述浓度像素值至相应的种植区域内，根据所述初始扩散区域和所述种植区域的差集，得到渐变区域；
36、依次基于预设渐变距离沿着所述扩散连接线且远离所述区域中心点的方向对所述区域轮廓像素点进行移动处理，得到渐变轮廓像素点；
37、连接相邻的所述渐变轮廓像素点，得到处于渐变区域内的渐变轮廓线，根据所述渐变轮廓线对所述渐变区域进行分割，得到多个渐变子区域，并沿着所述扩散连接线且远离所述区域中心点的方向对所述渐变子区域进行排序，得到渐变子序列；
38、基于所述理论扩散距离和渐变距离的比值，得到渐变次数；
39、根据所述渐变次数按照预设衰减值对所述浓度像素值进行依次增加，得到多个渐变像素值，将所述渐变像素值依次填充至所述渐变子序列中的渐变子区域。
40、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：
41、确定所述初始扩散区域具有重叠区域时，将相应所述重叠区域作为融合扩散区域，并将相应所述初始扩散区域作为影响扩散区域，获取所述影响扩散区域的子花粉浓度数据作为影响浓度数据；
42、根据所述影响扩散区域和相应所述重叠区域的差集，得到独立扩散区域，将相应所述影响扩散区域对应的影响浓度数据作为所述独立扩散区域的独立花粉浓度数据；
43、获取所述融合扩散区域对应的多个区域像素值，以及各所述区域像素值对应的区域面积；
44、计算各所述区域像素值对应的区域面积的比值，得到与所述区域像素值的面积占比；
45、基于所述面积占比和相应所述区域像素值进行计算，得到与所述融合扩散区域对应的融合像素值。
46、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述接收所述展示区域的区域数据，根据所述区域数据对所述初始扩散区域进行定制调整，得到与所述展示区域对应的过敏原区域，基于所述用户端的实时位置信息和所述过敏原区域生成预警信息发送至用户端，包括：
47、接收所述展示区域的区域数据，所述区域数据包括气温、降雨量和风速；
48、根据所述气温、所述降雨量和所述风速对所述理论扩散距离进行调整，得到实际扩散距离；
49、基于所述实际扩散距离对所述种植区域的区域轮廓像素点进行移动处理，生成与所述展示区域对应的过敏原区域；
50、获取所述用户端的实时位置信息，确定所述实时位置信息处于所述过敏原区域生成预警信息发送至用户端。
51、本发明实施例的第二方面，提供一种适用于花粉多维度信息的预测和管理系统，包括：
52、训练模块,用于统计展示区域的历史项目数据作为初始训练集，输入所述初始训练集至初始预报模型中的多个一级模型进行训练得到中间预测结果并进行组合，得到中间训练集输入至二级模型进行训练，生成花粉预报模型；
53、计算模块,用于接收用户端设置的多个过敏因子，基于所述过敏因子获取相应所述展示区域的实时数据，输入所述实时数据至花粉预报模型，得到花粉浓度数据，将所述花粉浓度数据输入至花粉健康影响模型进行计算，得到花粉影响对数；
54、生成模块,用于确定所述花粉影响对数大于预设影响值时，基于过敏源展示策略和所述展示区域内各过敏因子的种植区域，生成所述展示区域内各种植区域对应的初始扩散区域；
55、调整模块,用于接收所述展示区域的区域数据，根据所述区域数据对所述初始扩散区域进行定制调整，得到与所述展示区域对应的过敏原区域，基于所述用户端的实时位置信息和所述过敏原区域生成预警信息发送至用户端。
56、本发明实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
57、本发明实施例的第四方面，提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
58、本发明的有益效果如下：
59、1、本发明可以根据区域的实际情况，对花粉影响区域进行准确性展示预报，为公众健康提供更有效的保障。首先，本发明可以通过初始预报模型与二级模型的分层训练，能够更精确地预测实时的花粉浓度。并且，本发明可以根据用户自身的过敏因子，进行针对性的花粉浓度信息和健康影响分析，为用户进行个性化的健康影响评估，增强用户体验，其次，本发明能够实时监测环境变化，并在花粉浓度超过预设值时及时通知用户，降低花粉过敏对用户健康的影响，有效降低花粉过敏风险，最后，本发明可以通过对初始扩散区域的定制化调整，确保了预警信息的准确性，使用户能够更好地了解其周围的过敏原分布，通过以上措施，本发明实现了花粉信息的全面管理与精准控制，为用户提供了有效的防护手段。
60、2、本发明可以对花粉浓度及健康影响进行智能化预测，提高花粉影响预报结果的准确性和可靠性，为用户提供及时、个性化的健康风险预警。其中，本发明可以获取到对应区域的实时数据，从而输入至对应的预测模型中，从通过多级模型的训练和优化，提高花粉浓度的准确性，进一步输入至花粉健康影响模型进行计算，得到花粉影响对数，及时发送至管理端进行预报，为人员进行过敏风险提示，减少过敏风险。
61、3、本发明可以通过对展示区域的环境数据和用户的实时位置进行综合分析，准确识别高风险区域，并提供及时的预警信息，使用户能够采取有效的防护措施，减少过敏风险，从而提升了用户的使用体验和安全保障。其中，本发明可以根据区域的实际数据对种植区域对应的花粉扩散区域进行定制化调整，从而提高过敏原区域的准确性，进一步对用户端的实时位置信息进行识别，从而发送预警信息，为人员及时提供防范风险提升，使得人员采取防护措施，减少过敏风险。