百度|提高疫情预测准确度！百度公开疫情预测方法专利
5月28日消息，今日，从企查查网站了解到，北京百度网讯科技有限公司公开了一项“疫情预测方法、装置、设备、存储介质以及程序产品”专利，申请日为2021年2月5日，公开号为CN112863688A，公开日为5月28日 。
专利摘要显示，该方法包括利用马尔科夫链蒙特卡洛MCMC方法估计预设区域的疫情的变化参数、固定参数，并基于参数构建传播模型 。
最后利用传播模型预测得到预设区域的疫情信息 。
据悉，该实施方式使用传播模型和MCMC方法预测预设区域的疫情，提高了疫情预测的准确度 。
据介绍，马尔科夫链蒙特卡洛方法，简称MCMC，产生于20世纪50年代早期，是在贝叶斯理论框架下，通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法 。
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该方法将马尔科夫过程引入到Monte Carlo模拟中，实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静态模拟的缺陷 。
MCMC是一种简单有效的计算方法，在很多领域到广泛的应用，如统计物、贝叶斯问题、计算机问题等 。
值得注意的是，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正式对外发布了《全球COVID-19疫情预测系统》 。
该系统自上线以来，对全球有疫情数据的180多个国家进行了每日新增病例的预测，特别是成功预测了巴西和印度的疫情趋势，受到了社会各界的广泛关注 。
【百度|提高疫情预测准确度！百度公开疫情预测方法专利】
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