文章目录0 前言1 课题简介2 预测算法2.1 Logistic回归模型2.2 基于动力学SEIR模型改进的SEITR模型2.3 LSTM神经网络模型3 预测效果3.1 Logistic回归模型3.2 SEITR模型3.3 LSTM神经网络模型4 结论5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学
1 内容介绍COVID-19是由严重急性呼吸综合症冠状病毒2型引发的传染病，它最初病毒携带者是一些动物，传染源主要是COVID-19患者，无症状患者。传播方式主要是呼吸道飞沫近距离传播，接触传播，还有一些其他的传播方式待后续科研工作进一步证实。2019年12月，目前尚不知来源的新型冠状病毒COVID-19首先被报道于湖北省武汉市，随后由于寒假以及春运返潮等大规模人口流动，2020年1月底COVID
原创
2022-08-21 22:10:06
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截止 2021 年 4 月 27 日， 全球新增确诊病例连续 9 周增加，新增死亡病例连续 6 周增加。 世卫组织总干事谭德塞指出，虽然一些地区的新增确诊病例和死亡人数出现小幅下降，但许多国家疫情仍在密集传播，印度等国的情况尤其令人揪心。 中国已决定在全国进行全人群的新冠疫苗接种，以建立最大规模的国民群体新冠免疫屏障。
原创
2022-09-27 14:27:50
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一、SEIR模型简介1 SEIR模型简介 如果所研究的传染病有一定的潜伏期，与病人接触过的健康人并不马上患病，而是成为病原体的携带者，归入 E 类。此时有： 仍有守恒关系 S(t) + E(t) + I(t) + R(t) = 常数，病死者可归入 R 类。潜伏期康复率 γ1 和患者康复率 γ2 一般不同。潜伏期发展为患者的速率为 α。与 SIR 模型相比，SEIR 模型进一步考虑了与患者接触过的人
原创
2022-09-03 07:00:10
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新冠疫情新冠疫情
原创
2022-01-17 16:48:34
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SIR模型经典的SIR模型是一种发明于上个世纪早期的经典传染病模型，此模型能够较为粗略地展示出一种传染病的发病到结束的过程，其核心在于微分方程，其中三个主要量S是易感人群，I是感染人群，R是恢复人群这三个量都是跟随时间变化的函数，即可以表示为，其中的t我们设定为一个单位时间，我们即有如下的公式：然而要列出此种类似的方程我们需要一部分的理想化条件，这些理想化条件是比较重要的，1.首先即城市的总人数不
基于SIR模型的疫情预测庚子年 庚辰月 丁丑日，疫情从爆发到今天，已经有100多万人感染，而我国有一群这样的逆行者他们以自己的生命筑起了我国的防疫长城，鲁迅先生曾说“我们从古以来，就有埋头苦干的人，有拼命硬干的人，有为民请命的人，有舍身求法的人，……虽是等于为帝王将相作家谱的所谓"正史"，也往往掩不住他们的光耀，这就是中国的脊梁。” 愿逝者安息，山河无恙。尘沉尘的第一篇博客这是前一段时间，数学建模
新冠预测 导包 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 from fbprophet import Prophet 5 data=pd.read_csv('covid_19_data ...
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2021-10-04 22:20:00
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新冠数据整理和分析（一）提前准备使用的工具和包数据来源和读取时序分析中国各省确诊时序分析确诊地图可视化世界各国确诊时序分析使用关联网络分析国家间病毒传播基于DCCA生成去趋势互相关矩阵使用Gephi过滤生成中国各省的相关网络使用Gephi过滤生成全球各国相关网络使用小波分析寻找COVID19传播的规律特征提取可视化说明 最近看了Kaggle上对COVID_19的一些kernal，于是本人在他们
这种新颖、快速、精确的检测系统有助于快速诊断新冠肺炎感染，提高检测覆盖度，实现检测中心的高通量，并使医疗保健专业人员和市民能立即采取明智行动 华盛顿州弗赖迪港--(美国商业资讯)--Pattern Computer,® Inc. (PCI)开发了一种新型检测系统，可准实时（15秒）诊断新冠肺炎病毒(SARS-CoV-2)感染。当前广泛采用的抗体和PCR检测法至少需要15分钟才能得出结果，
############################结论一：处理公共事件的能力，中国最优，日韩次之，欧美再次之，印度最差！结论二：中国遭遇公共危机的时候，印度则毫无关心，夜郎自大的印度选择了无视，作为一个合格的政府首脑，遇到这种级别的危机，难道不应该极其关注吗？结论三：任何国家遇到这种级别的危机，其他国家决不应该置身事外，理由是：这种危机你能保证不在自己国家发生吗？不能保证的话，那么你就应该适
原创
2022-08-02 17:34:25
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或者利用机器学习、深度学习方法拟合疫情发展趋势，利用历史数据对未来的确诊病例等疫情形势进行预测，比如说，逻辑斯蒂生长曲线拟合数据，预测未来几天可能的发展趋势；或者利用时间序列模型构建预测模型；也可用LSTM构建预测模型，一种特殊的RNN网络。以上方法，除生长曲线外，其他模型，需要大量数据做训练，就目前情况看，数据量并不大，即使构建...
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2022-11-05 22:31:23
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一、数据爬取与整理1.1 数据来源
1.2 爬取思路：使用requests包发送get请求，获取响应的html页面（返回值类型为str）扫描字符串使用正则表达式匹配出描述国内数据的html语句去除多余字符并将匹配后结果整理成json文件1.3 代码展示及文件说明:import json
import re
import requests
import datetime
today = datet
# 使用SIR传播模型进行疫情分析
## 引言
SIR（Susceptible-Infectious-Recovered）模型是一种常用的流行病学模型，用于描述传染病的传播过程。它将人群分为三个互相转化的状态：易感者（Susceptible）、感染者（Infectious）和恢复者（Recovered）。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现SIR传播模型，并进行疫情分析。
## 步骤
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2023-07-20 04:35:58
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与非网 3 月 16 日讯，微信朋友圈被一则“自动检测新冠病毒的机器人”在 Walmart 工作中的小视频刷爆。网友们纷纷在自己的朋友圈各种疯转。这个机器人到底是不是真的这么神奇，是不是真的可以自动检测新冠病毒？从 2017 年至今，一共有关于这款机器人的近十万条各类新闻报道。这实际上是沃尔玛超市的“机器人售货员”，并不是所谓的“自动检测新冠病毒机器人”。现在在全美数十家沃尔玛超市的美国门店裡，民
炎炎夏日,周末时光很多人(有钱人)选择自驾旅游,找个有山有水的农家乐,避避暑,吃喝玩乐.一家人开开心心
原创
2021-07-15 11:13:58
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# 机器学习新冠病毒预测
## 一、流程概述
为了实现“机器学习新冠”，我们需要按照以下步骤进行：
```mermaid
gantt
title 机器学习新冠病毒预测流程
section 数据准备
数据收集 :done, a1, 2022-01-01, 7d
数据清洗 :done, a2, after a1, 7d
所有模型都是错误的，但有一些却很有用。
原创
2021-07-27 14:31:23
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非洲正在积极进行防范工作，但总体资源较少。
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2021-07-27 14:40:12
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新冠疫情来临，我简单的做一次疫情的数据分析温习我的python知识，也希望能帮到各位。分析中我用到的技术有：pyton爬取数据html+css将分析结果排版。用到的工具有excel+tableau进行数据处理分析和绘图。数据分析中还是存在很多的不足，很多地方有待提高，希望大家多多交流。首先，我们要获取到数据，本次数据分析所需要的疫情数据来自https://ncov.dxy.cn。通过对网站的分析有
