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百度发布疫情预测方法专利，助力提升疫情预测精度！
发布时间：2021年05月28日 15:56:17 百度 人已围观
简介5月28日消息，北京百度网讯科技有限公司公开了一项专利，涉及“疫情预测方法、装置、设备、存储介质及程序产品”，该专利申请日期为2021年2月5日，公开号为CN112863688。...
5月28日报道，企查查信息显示，北京百度网讯科技有限公司近日申请了一项名为“疫情预测方法、装置、设备、存储介质及程序产品”的专利，申请日期为2021年2月5日，公开号为CN112863688A，并于5月28日公开。
根据专利摘要，该方法利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）技术来估算特定区域内疫情的发展参数及固定参数，进而基于这些参数建立传播模型。
最终，通过该传播模型得出目标区域的疫情信息。
据了解，这种方法结合了传播模型与MCMC预测技术，从而提高了疫情预测的精确性。
马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）出现在20世纪50年代初，它是基于贝叶斯理论，通过计算机模拟方式进行的蒙特卡洛技术。
该方法将马尔科夫过程嵌入Monte Carlo模拟中，实现了随着模拟推进，抽样分布能够动态变化的模拟方式，弥补了传统蒙特卡罗积分仅能进行静态模拟的不足。
MCMC是一种简单且高效的计算技术，已在诸多领域得到了广泛应用，包括统计学、贝叶斯问题及计算机科学等。
值得关注的是，去年5月25日，兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心发布了《全球COVID-19疫情预测系统》，该系统自上线以来，对全球180多个疫情国家的日新增病例进行了预测，尤其成功预判了巴西和印度的疫情走势，受到各界的广泛关注。
