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龙图腾网获悉苏州市相城区疾病预防控制中心申请的专利融合多维度动态风险的传染病传播仿真方法及设备、介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121687554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610189920.5，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权融合多维度动态风险的传染病传播仿真方法及设备、介质是由张丽丽设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多维度动态风险的传染病传播仿真方法及设备、介质在说明书摘要公布了：本发明提供融合多维度动态风险的传染病传播仿真方法及设备、介质，涉及传染病传播仿真领域，通过引入个体动态风险向量和融合多源外部数据驱动的动态环境风险场，从根本上改变了传统仿真将传染风险简化为固定距离阈值的建模范式，提出了动态个人风险阈值与风险驱动的稀疏化接触检测机制，该机制并非对所有空间邻近的主体对进行穷举计算，而是智能地优先筛选出高综合暴露风险的主体对进行精细判定，显著降低计算复杂度；通过接口实时接入物联网、城市信息模型等多源数据，使仿真环境与真实世界风险动态同步，具备了动态感知与自适应能力，并且通过个人风险阈值的动态调整和对个体动态风险向量的自适应更新，能够智能响应不同防控策略。

本发明授权融合多维度动态风险的传染病传播仿真方法及设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种融合多维度动态风险的传染病传播仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建多维度风险场驱动的虚拟环境；其中，所述虚拟环境包括由多个主体构成的集合，每个主体具有健康状态、空间位置坐标、个体移动参数以及个体动态风险向量；并且，所述虚拟环境内定义了若干动态环境风险场，所述风险场的强度与分布由外部数据源实时或周期性地驱动更新； 在每个仿真时间步长内，根据所述个体移动参数更新所有主体的空间位置坐标，并同步计算该主体在当前时间步长所承受的综合暴露风险值；所述综合暴露风险值被配置为主体自身个体动态风险向量与其所处位置的动态环境风险场强度，以及主体当前健康状态的函数；具体地，所述综合暴露风险值采用以下公式计算： 其中，为主体i的个体动态风险向量的聚合标量值，为主体i当前位置的动态环境风险场强度，α和β为权重系数，为与主体i当前健康状态相关的调制函数； 为每个主体动态生成个人风险阈值，基于所有主体的最新空间位置坐标及其综合暴露风险值进行接触检测，以筛选出其综合暴露风险值超过所述风险阈值的邻近主体，形成稀疏化的待检查潜在接触对集合； 其中，所述为每个主体动态生成个人风险阈值具体为基于主体当前健康状态、主体历史暴露水平、仿真全局目标中的任一种或其组合设定； 当基于主体当前健康状态设定时，易感主体的阈值低于康复主体的阈值； 当基于主体历史暴露水平设定时，近期暴露风险越高的主体，阈值越高； 当基于仿真全局目标设定时，在模拟严格管控策略时提高所有主体的风险阈值以模拟社交疏远; 其中，所述基于所有主体的最新空间位置坐标及其综合暴露风险值进行接触检测步骤包括： 构建双层空间索引结构以进行邻域搜索；其中，第一层为基于空间位置的空间索引，用于快速定位邻近主体；第二层为基于综合暴露风险值构建的风险敏感索引，用于对空间邻近主体进行风险层面的快速筛选； 对于每个主体，通过第一层空间索引，查找位于主体空间邻域内的所有候选主体，构成初选集合； 利用第二层风险敏感索引，从所述初选集合中检索出与主体的综合暴露风险值处于预设关联区间的候选主体，构成精筛集合；其中，所述预设关联区间根据主体的个人风险阈值动态确定； 对于所述精筛集合中的每一个候选主体，计算其与主体的关联度，仅将所述关联度超过预设阈值的候选主体纳入与主体的待检查接触对集合，从而实现接触网络的稀疏化生成； 对于所述潜在接触对集合中的每一对主体，基于其综合暴露风险值的加权结果以及空间距离计算风险加权接触强度，并基于该强度和预设的感染概率函数，判断疾病传播事件是否发生；具体包括： 基于第一主体与第二主体各自的综合暴露风险值，通过预设的加权函数计算得到风险耦合因子，并基于两者间的欧氏距离，通过距离衰减函数计算得到空间接近度因子,将所述风险耦合因子与空间接近度因子进行融合，计算得到表征本次接触潜在危险程度的风险加权接触强度;具体地，采用以下公式计算风险加权接触强度： 其中，，分别为主体A和B在当前时间步长的综合暴露风险值，和为权重系数，为主体A与B之间的欧氏距离，λ为距离衰减系数； 将计算得到的风险加权接触强度作为输入，代入预设的情境化感染概率函数，计算本次接触导致疾病传播的瞬时概率；情境化感染概率函数，其中，为疾病的基础传染率，为接触发生地的环境风险系数，为主体A的个体易感性乘数，为主体B的个体传染性乘数，为最大感染概率上限； 生成[0,1]区间内均匀分布的随机数，若随机数不大于瞬时概率，则判定本次接触导致了疾病传播事件，第一主体的健康状态被更新为已感染；否则，判定本次接触未引发传播； 根据传播判定结果更新相关主体的健康状态，并依据更新后的健康状态对其个体动态风险向量进行自适应调整； 重复执行所述在每个仿真时间步长内，根据所述个体移动参数更新所有主体的空间位置坐标，并同步计算该主体在当前时间步长所承受的综合暴露风险值步骤至所述根据传播判定结果更新相关主体的健康状态，并依据更新后的健康状态对其个体动态风险向量进行自适应调整步骤直至仿真结束，并输出基于综合暴露风险值演化的疫情传播网络与风险热力图。

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