一、需求分析
1.1 社会需求
2020年,新型冠状病毒(COVID-19)爆发,短时间内肆虐全球,民众的生命受到威胁,生活出行受到限制,经济发展经历重创,很多国家甚至引发了社会动荡。而针对此次疫情暴露出来的各种问题,我们也意识到了突发急性传染病问题需要一个更加科学有效的解决方案,因此开发了突发急性传染病多尺度智能监测与预警系统,利用现有的大数据、云计算、AI智能算法、GIS等先进技术,实现了对突发急性传染病疫情、舆情的多维、多尺度查询、展示、监测、舆论分析、风险评估、传播过程分析、AI疫情预测等功能。
作品主要采用Hadoop分布式运算技术,结合GIS的空间分析功能,实现在大数据基础上的疫情时空分析。采用ArcGIS Server空间服务平台、spring+mybatis+vue开发框架,利用分布式爬虫获取疫情大数据和舆情大数据。实现多尺度下的疫情实时监控、查询。并通过TF-IDF算法、LDA主题模型进行舆情主题信息提取及情感分析,采用Hadoop集群环境处理大数据,进行并行高速运算,并以图表形式进行舆情可视化。将海量病例数据,构建病患关系图谱,精准筛选确诊人群、潜在感染人群的信息及其位置轨迹。并结合ARIMA时序分析,SEIR传播模型对疫情发展的可能情况进行态势推演,估算出城市内部的疫情危险系数,对疫情传播规律及其拐点进行模拟预测。总体实现多源疫情数据下的时空分析与城