提高預測準確度！百度公開疫情預測專利
5月28日消息，今日，從企查查網站了解到，北京百度網訊科技有限公司公開了一項「疫情預測方法、裝置、設備、存儲介質以及程式產品」專利，申請日為2021年2月5日，公開號為CN112863688A，公開日為5月28日。
專利摘要顯示，該方法包括利用馬爾科夫鏈蒙特卡洛MCMC方法估計預設區域的疫情的變化參數、固定參數，並基於參數構建傳播模型。
最後利用傳播模型預測得到預設區域的疫情資訊。
據悉，該實施方式使用傳播模型和MCMC方法預測預設區域的疫情，提高了疫情預測的準確度。
據介紹，馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法，簡稱MCMC，產生於20世紀50年代早期，是在貝葉斯理論框架下，通過電腦進行模擬的蒙特卡洛方法。
該方法將馬爾科夫過程引入到Monte Carlo模擬中，實現抽樣分布隨模擬的進行而改變的動態模擬，彌補了傳統的蒙特卡羅積分只能靜態模擬的缺陷。
MCMC是一種簡單有效的計算方法，在很多領域到廣泛的應用，如統計物、貝葉斯問題、電腦問題等。
值得注意的是，去年5月25日，蘭州大學西部生態安全省部共建協同創新中心正式對外發布了《全球COVID-19疫情預測系統》。
該系統自上線以來，對全球有疫情數據的180多個國家進行了每日新增病例的預測，特別是成功預測了巴西和印度的疫情趨勢，受到了社會各界的廣泛關注。
