1.一种基于大数据的公共健康预警系统，其特征在于，所述系统包括：地区健康数据聚合模块基于国家健康数据库，提取人口疫情发生率、医疗设施就诊频率数据，生成地区健康监控数据，基于所述地区健康监控数据，评估区域性健康状况趋势，获取健康趋势指标；

所述地区健康监控数据的获取步骤具体为：基于国家健康数据库，并提取目标地区的疫情记录，细化计算小区的人口加权疫情发生率，使用公式：；

得到调整后的疫情加权发生率数据，其中， 代表第 地区的人口数，代表第 地区的原始疫情发生率， 代表根据地区卫生资源分配的权重因子， 代表调整后的疫情加权发生率数据；

利用所述调整后的疫情加权发生率数据，查询对应医疗设施的就诊记录，计算医疗设施的加权就诊频率，采用公式：；

得到调整后的就诊频率数据，其中，是第 医疗设施的访问次数， 是根据疫情严重度调整的权重系数，是医疗设施服务质量的权重系数， 表示调整后的就诊频率数据；

结合调整后的就诊频率数据和调整后的疫情加权发生率数据中得到的数据，计算地区的健康风险指数，采用公式：；

得到地区健康监控数据，其中， 代表调整后的疫情加权发生率数据， 表示调整后的就诊频率数据， 表示地区健康监控数据；

所述健康趋势指标的获取步骤具体为：

从所述地区健康监控数据提取每月健康指标，计算移动平均值并平滑季节性波动，使用公式：；

得到加权月平均健康指数，其中， 代表第 月的健康监控数据， 代表第 月的活动度权重， 代表加权月平均健康指数；

使用所述加权月平均健康指数，通过时间序列分析，计算趋势分量，采用公式：；

得到强化后的趋势分量数据，其中， 是对时间 的月平均健康指数，是基于时间的距离权重， 表示强化后的趋势分量数据；

基于所述强化后的趋势分量数据，应用指数平滑算法预测未来时间段内的健康指数，通过公式：；

生成健康趋势指标，其中， 表示强化后的趋势分量数据，是平滑系数，控制预测反应速度， 是未来时间点，是调整未来预测敏感度的时间延迟参数， 表示预测未来时间段内的健康指数；

非线性模型优化模块基于所述健康趋势指标，选择径向基函数核处理非线性关系，调整核函数参数与惩罚参数，获取健康预警模型，基于所述健康预警模型分析当前健康数据流中的异常数据点，生成异常检测结果；

所述健康预警模型的获取步骤具体为：

将所述健康趋势指标作为输入数据，应用径向基函数核，重新构建模型的核心架构，通过公式：；

生成核转换数据，其中， 代表差异化数据点，表示控制核函数的形状，是添加到核函数中的偏置项， 表示经过调整的核空间数据；

基于所述核转换数据，细化核函数参数和惩罚参数的调整方法，通过公式：；

生成优化后的参数设置，其中，是惩罚参数， 分别指实时观测值和模型预测值，用于调整惩罚项的重要性 代表经过优化的惩罚参数；

应用所述优化后的参数设置，通过公式为：；

构建健康预警模型，其中， 是健康预警模型， 是对应数据点的系数， 是数据点的目标值， 是径向基函数处理后的核数据，是调整输出结果的阈值；

异常数据分析模块基于所述异常检测结果，分析数据中的异常点，包括医院就诊率突增和药品销售异常，进行时间序列异常点分析，并与季节性、周期性变化进行对比，并进行阈值调整，获取调整后阈值，根据所述调整后阈值进行异常数据验证，生成异常验证结果；

预警信号发布模块基于所述异常验证结果，汇总历史数据分析与当前异常状况，建立预警信号，通过操作界面发布预警信息，将预警信息传达给关联卫生部门与公众，生成实时健康预警。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的公共健康预警系统，其特征在于，所述异常检测结果的获取步骤具体为：利用所述健康预警模型分析当前健康数据流中每个数据点，计算模型对数据点的输出与预定阈值的差异，创新公式：；

生成模型响应数据点，其中， 是健康预警模型，是决策阈值，是增加到差值中的敏感度调节系数， 表示调整后的模型响应；

对所述模型响应数据点进行评估，使用自适应阈值的判断逻辑，确定数据点是否异常，通过公式：；

生成数据点的异常状态，其中， 表示调整后的模型响应，是基于数据统计特性调整的动态阈值， 表示数据点的异常状态；

基于所述数据点的异常状态，收集被标记为异常的数据点，通过公式：；

构建异常检测结果，其中， 是异常数据点的集合， 是数据点的异常状态。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的公共健康预警系统，其特征在于，所述调整后阈值的获取步骤具体为：从所述异常检测结果中收集数据点，并对医院就诊率的突增和药品销售的异常数据进行定量分析，并计算异常数据点的标准差，通过公式为：；

生成标准差数据点，其中，是异常数据点的值，是数据点的平均值， 表示从异常数据中计算出的标准差；

利用所述标准差数据点，结合时间序列分析，对异常数据进行季节性和周期性调整，使用公式：；

生成时间序列调整后的数据，其中， 表示从异常数据中计算出的标准差，分别是周期性调整的幅度、频率、相位和余弦项的幅度， 表示经过季节性和周期性调整后的数据；

根据所述时间序列调整后的数据，重新调整阈值并反映异常数据的真实性，通过公式：；

生成调整后阈值，其中， 表示经过季节性和周期性调整后的数据，是用于增加阈值灵敏度的小量， 是新设定的阈值。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的公共健康预警系统，其特征在于，所述异常验证结果的获取步骤具体为：利用所述调整后阈值，对当前数据流中的数据点进行评估，计算每个数据点与阈值的差异，并初步标记异常点，使用公式：；

生成初步异常标记的差值结果，其中，是数据点的数值， 是调整后阈值， 是初步异常标记的差值结果；

对所述初步异常标记的差值结果进行时间序列分析，分析异常数据点是否显示出与常规季节性或周期性模式的偏差，通过公式：；

生成时间序列分析结果，其中， 是初步异常标记的差值结果， 调节时间序列分析的复杂性和灵敏度， 表示加权后的时间序列异常指数；

根据所述时间序列分析结果，重新调整阈值并捕捉和确定异常数据，通过公式：；

生成异常验证结果，其中，是数据点的数值， 是调整后阈值， 表示加权后的时间序列异常指数， 表示异常验证结果。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的公共健康预警系统，其特征在于，所述实时健康预警的获取步骤具体为：从所述异常验证结果中汇总数据，与历史健康数据进行对比，并评估当前异常状况，计算历史数据的偏差，使用公式：；

生成历史偏差分析结果，其中， 表示当前数据点的值， 表示历史同期的平均值，表示权重因子， 表示计算后的历史偏差结果；

根据所述历史偏差分析结果，结合公共卫生研究，确定预警级别，采用公式：；

生成预警级别结果，其中， 表示计算后的历史偏差结果，是阈值， 是定量化的预警级别；

利用所述预警级别结果，通过操作界面发布预警，采用公式：；

生成实时健康预警，其中， 是定量化的预警级别， 表示基于 的操作决策。