作品名称：基于AI的疫情智能分析系统

参赛学校：合肥工业大学

指导老师：陈义华、任升莲

团队成员：朱宝、陈世亮、陈柏建、周成林

       2020年1月7日，我国首次检测出一种新型冠状病毒(COVID－19)。该病毒主要通过飞沫和接触传播。很快，新型冠状病毒肺炎波及全国乃至全世界，新冠肺炎确诊患者和疑似患者的数量不断创出新高，一时间新冠肺炎被推上风口浪尖，成为关注的焦点，全面的停工停产给国家和个人都来了巨大的损失。

       众多学者一直致力于病毒传播规律的探寻和疫情拐点的预测，用以辅助决策，应对疫情。我们在总结前人成果的基础上，结合GIS和人工智能的优势，建立了本系统，旨在辅助政府及疫情疾控部门对类似疫情的应急处理。

作品亮点：

一、系统完成了从数据获取、处理，再到数据可视化、操作等一系列完整的流程，确保了系统的实时性、实用性和完整性。

       在数据采集方面：系统爬虫每日两点定时爬取官方数据，经过程序数据处理，存入数据库中，从12月份到今天，获取到20w多条疫情的基础数据；在数据可视化方面：利用超图iClient开发平台，结合echarts和boostrap、layui等可视化框架对数据进行可视化；在数据操作方面：系统提供轨迹分析和轨迹的增删查改、疫情的拐点预测、舆情分析等一系列操作。

       在人员追踪模块，可以总览轨迹，查看统计数据和确诊患者的移动轨迹。点击轨迹追踪可查看确诊病人历史轨迹，点击密切接触者可根据确诊病人轨迹查询到与之接触的人员信息，可以下载，也可以进行相关地图操作和轨迹信息编辑。（如下图，两张图并列）

        在时空演变模块，可以点击播放按钮，可以观察到实时的热力图、表格数据，便于用户了解疫情发展的实时动态变化和疫情时空分布规律，数据由系统每日自动爬取获取和更新数据，本模块还可综合使用系统其他功能。（如下图，两张图并列）

                                                                                                             综合使用

二、舆情分析，通过数据挖掘技术对疫情官方新浪微博评论进行获取，并进行数据的清洗与处理，保证数据的可信度；切割拿到的关键词，并进行词义的划分，进而进行情感分析，最后结果进行可视化展示。在舆情分析模块，可以了解到群众的心理状况，掌握舆论动向，辅助政府进行民众心理引导，使决策更加人性化。

评论旭日图

舆情分析图

三、疫情智能预测，采用SEIR模型，采用七天潜伏期，对模型进行训练，根据政府采取不同措施进行预测，并可以选择不同时间起点进行未来确诊人数的预测和疫情拐点预测。

四、APP，除了通过浏览器访问WebGIS之外，提供了移动端的相关操作。

                区域查询                                    缓冲区查询                                         热力图展示

总结

● GIS和人工智能的有机结合使本系统有着强大的分析、挖掘和预测功能，系统实现了疫情传播预测、疫情拐点预测及人员追踪，让疫情形势更加透明，以便于第一时间应对疫情变化及辅助决策更科学化和人性化。

●系统基于对疫情大数据的挖掘，实时动态更新了数据。借助于GIS的时空分析功能，实现了对疫情时空分布规律分析与显示。

●地理信息系统与大数据、人工智能的结合，更好地挖掘出地理空间大数据的价值，能更好地掌握疫情的动态及发展趋势，利于疫情预测与防控。