【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及疫苗管理，尤其涉及一種基于大數據分析的疫苗管理方法、系統及存儲介質。
技術介紹
1、在現有的鼻腔式腸道疫苗箱管理中存在幾個主要問題。首先，疫苗箱的溫度控制和監測通常依賴于手動操作，缺乏實時監控和自動化調節，導致疫苗因溫度不適宜而失效。其次，疫苗的存儲和分發記錄多依賴于人工記錄，容易出現記錄不準確或遺失的情況，影響疫苗的追蹤和管理效率。最后，缺乏有效的數據分析工具來預測疫苗需求和優化庫存管理，導致疫苗供應無法及時滿足實際需求或產生過剩。
2、與基于物聯網和大數據分析的鼻腔式腸道疫苗箱管理平臺相關的現有技術之一是傳統的疫苗冷鏈管理系統。這類系統通常依賴于基礎的溫度監控技術，結合手動記錄和管理疫苗的流通和存儲過程。
3、傳統的疫苗冷鏈管理系統主要依靠冷藏設備(如冰箱、冷藏箱)來維持疫苗的適宜溫度，并使用簡單的溫度記錄器(如最低最高溫度記錄器、數字溫度記錄儀)來監測溫度。疫苗的分發和存儲記錄往往依賴于人工操作，包括手動記錄疫苗批次號、有效期和存儲條件等信息。
4、1.溫度監控的局限性：傳統系統中的溫度監控通常不是實時的，且數據傳輸依賴于人工讀取，這導致監控的滯后性和數據的不準確性。一旦出現設備故障或電力中斷，無法及時發現和解決問題，增加了疫苗損壞的風險。
5、2.記錄和追蹤的不足：手動記錄疫苗信息容易出現記錄錯誤或信息遺漏，影響疫苗管理的準確性和效率。此外，缺乏有效的電子追蹤機制使得疫苗流通的透明度和可追溯性不足。
6、3.數據分析和需求預測的缺失：傳統的冷鏈管理
7、4.管理效率低下：由于依賴大量的手動操作和紙質記錄，傳統的疫苗管理流程效率低下，響應時間長，難以適應快速變化的疫苗需求，尤其是在突發公共衛生事件中。
8、5.成本和資源利用問題：由于缺乏高效的溫度控制和庫存管理策略，傳統系統導致更高的能源消耗和疫苗浪費，增加了整體的管理成本。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于大數據分析的疫苗管理方法、系統及存儲介質，旨在解決上述
技術介紹
中的至少一個技術問題。
2、第一方面，本專利技術提供一種基于大數據分析的疫苗管理方法，所述方法包括：
3、給每一批次的每個疫苗生成一唯一標識碼，并將所述唯一標識碼與對應的疫苗進行綁定；
4、當疫苗進行存儲或分發時，獲取用戶對每一疫苗的唯一標識碼進行掃碼后上傳的管理信息，所述管理信息包括存儲地點、存儲時間、分發時間、分發地點；
5、基于大數據技術對歷史全年的管理信息進行匯總分析，并根據匯總分析結果構建內部數據集，獲取外部數據集，并將所述外部數據集和內部數據集整合為數據集，所述外部數據集包括疾病發生率、流行病數據以及季節性變化；
6、根據所述數據集構建疫苗使用量預測模型和疫苗需求量預測模型，并根據所述使用量預測模型預測未來第一預設時間段內的預測使用量，根據疫苗需求量預測模型預測未來第一預設時間段內的預測需求量；
7、根據未來第一預設時間段內的預測使用量和未來第一預設時間段內的預測需求量獲取未來第一預設時間段內的庫存量，并根據未來第一預設時間段內的庫存量計算得到未來第一預設時間段內采購疫苗的最優訂貨量。
8、進一步地，所述根據所述數據集構建疫苗使用量預測模型和疫苗需求量預測模型的步驟包括：
9、根據以下公式構建疫苗使用量預測模型：
10、
11、其中，yt表示第t個時間段的疫苗使用量，c表示常數項，p表示自回歸項的階數，q表示移動平均項的階數，表示第i個時間段的自回歸項的參數，θi表示第i個時間段的移動平均項的參數，∈t表示第t個時間段的誤差項，yt-i表示第t-i個時間段的疫苗使用量，∈t-i表示第t-i個時間段的誤差項。
12、進一步地，所述根據所述數據集構建疫苗使用量預測模型和疫苗需求量預測模型的步驟還包括：
13、根據以下公式構建疫苗需求量預測模型：
14、vt＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn
15、其中，vt表示第t個時間段的疫苗需求量，β0表示模型的截距，β1、β2、...、βn表示回歸系數，通過訓練模型獲取，x1、x2、...、xn表示外部影響因素。
16、進一步地，所述根據未來第一預設時間段內的預測使用量和未來第一預設時間段內的預測需求量獲取未來第一預設時間段內的庫存量，并根據未來第一預設時間段內的庫存量計算得到未來第一預設時間段內采購疫苗的最優訂貨量的步驟包括：
17、根據以下公式獲取未來第一預設時間段內的庫存量：
18、kt＝vt-yt
19、根據以下公式獲取未來第一預設時間段內采購疫苗的最優訂貨量：
20、
21、其中，kt表示第t個時間段的庫存量，ht表示第t個時間段庫存的疫苗的冷鏈存儲成本，s*表示采購疫苗的固定成本，表示第t個時間段采購疫苗的最優訂貨量。
22、進一步地，所述方法還包括：
23、獲取未來第一預設時間段的實際需求量，并根據所述未來第一預設時間段的實際需求量對所述疫苗需求量預測模型進行更新。
24、進一步地，所述獲取未來第一預設時間段的實際需求量，并根據所述未來第一預設時間段的實際需求量對所述疫苗需求量預測模型進行更新的步驟包括：
25、根據以下公式獲取疫苗需求量預測模型的參數調整量：
26、δβ＝α(dt-vt)
27、其中，δβ表示疫苗需求量預測模型的參數調整量，dt表示未來第一預設時間段的實際需求量，α表示學習率，用于控制參數調整的幅度。
28、第二方面，本專利技術提供一種基于大數據分析的疫苗管理系統，所述系統包括：
29、標識模塊，用于給每一批次的每個疫苗生成一唯一標識碼，并將所述唯一標識碼與對應的疫苗進行綁定；
30、管理信息獲取模塊，用于當疫苗進行存儲或分發時，獲取用戶對每一疫苗的唯一標識碼進行掃碼后上傳的管理信息，所述管理信息包括存儲地點、存儲時間、分發時間、分發地點；
31、數據分析模塊，用于基于大數據技術對歷史全年的管理信息進行匯總分析，并根據匯總分析結果構建內部數據集，獲取外部數據集，并將所述外部數據集和內部數據集整合為數據集，所述外部數據集包括疾病發生率、流行病數據以及季節性變化；
32、模型構建模塊，用于根據所述數據集構建疫苗使用量預測模型和疫苗需求量預測模型，并根據所述使用量預測模型預測未來第一預設時間段內的預測使用量，根據疫苗需求量預測模型預測未來第一預設時間段內的預測需求量；
33、疫苗管理模塊，用于根據未來第一預設時間段內的預測使用量和未來第一預設時間段內的預測需求量獲取未來第一預設時間段內的庫存量本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大數據分析的疫苗管理方法，應用于鼻腔式腸道疫苗箱管理平臺，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于大數據分析的疫苗管理方法，其特征在于，所述根據所述數據集構建疫苗使用量預測模型和疫苗需求量預測模型的步驟包括：
3.根據權利要求2所述的基于大數據分析的疫苗管理方法，其特征在于，所述根據所述數據集構建疫苗使用量預測模型和疫苗需求量預測模型的步驟還包括：
4.根據權利要求3所述的基于大數據分析的疫苗管理方法，其特征在于，所述根據未來第一預設時間段內的預測使用量和未來第一預設時間段內的預測需求量獲取未來第一預設時間段內的庫存量，并根據未來第一預設時間段內的庫存量計算得到未來第一預設時間段內采購疫苗的最優訂貨量的步驟包括：
5.根據權利要求1-4任一項所述的基于大數據分析的疫苗管理方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據權利要求5所述的基于大數據分析的疫苗管理方法，其特征在于，所述獲取未來第一預設時間段的實際需求量，并根據所述未來第一預設時間段的實際需求量對所述疫苗需求量預測模型進行更新的步驟包括：
7.一種基于大數據分析的疫苗管理系統，其特征在于，所述系統包括：
8.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲一個或多個程序，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-6任一項所述的基于大數據分析的疫苗管理方法。
9.一種電子設備，所述電子設備包括存儲器和處理器，其中：
...【技術特征摘要】
1.一種基于大數據分析的疫苗管理方法，應用于鼻腔式腸道疫苗箱管理平臺，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于大數據分析的疫苗管理方法，其特征在于，所述根據所述數據集構建疫苗使用量預測模型和疫苗需求量預測模型的步驟包括：
3.根據權利要求2所述的基于大數據分析的疫苗管理方法，其特征在于，所述根據所述數據集構建疫苗使用量預測模型和疫苗需求量預測模型的步驟還包括：
4.根據權利要求3所述的基于大數據分析的疫苗管理方法，其特征在于，所述根據未來第一預設時間段內的預測使用量和未來第一預設時間段內的預測需求量獲取未來第一預設時間段內的庫存量，并根據未來第一預設時間段內的庫存量計算得到未來第一預設時間段...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉至俐，尹栓栓，何夢丹，蔡沐含，李藝，鄭紫桐，鐘雨霏，余佳慧，李秋秋，劉瓊，
申請(專利權)人：南昌大學，
類型：發明
國別省市：
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