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新冠疫情预测代码（包含数据集）已提供。

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简介：
该COVID-19新冠疫情预测代码包，包含相应的公开数据集，旨在提供用于新冠疫情预测的实用资源。这个数据集和代码的集合，为研究者和开发者提供了便捷的工具，用于模拟和分析疫情发展趋势。

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  • 新冠疫情预测代码及数据集 (COVID-19 prediction.zip)
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    本资源包包含用于预测新冠疫情发展趋势的相关代码和历史数据集，适用于数据分析与模型构建。 COVID-19新冠疫情预测代码（含数据集）包含在文件COVID-19 prediction.zip中。
     
  • COVID-19世界新冠疫情预测的代码及数据集（含预测代码）
    优质
    本项目提供一套用于预测全球新冠肺炎疫情发展趋势的代码和相关数据集，助力研究者进行模型训练与评估。 COVID-19世界疫情分析源代码及数据集主要包括：获取疫情数据、预处理这些数据，并进行数据分析与可视化工作。使用了matplotlib和PyEcharts库来绘制柱形图、折线图、地图、玫瑰图以及动态条形图，同时利用SIR模型对美国的疫情数据进行了模拟预测。
     
  • 基于新冠疫情的口罩检测数据集
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    本数据集专为新冠疫情设计，包含各类口罩佩戴情况的真实图像和标签，旨在促进口罩检测技术的发展与应用。 基于新冠疫情下的口罩检测数据集包括有口罩、无口罩、正确佩戴和未正确佩戴等多种分类，可以直接用于yolo5检测模型。
     
  • 美国新冠疫情累计检测案例数据集
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    本数据集收录了美国新冠疫情每日累计检测案例数，涵盖各州及全国范围的数据，为疫情研究与分析提供详实依据。 各个县的新冠疫情累计案例信息包括确诊病例和死亡病例。字段含义如下：date（日期）, county（县）, state（州）, fips（县编码），cases（累计确诊病例）, deaths（累计死亡病例）。
     
  • 上海新冠疫情数据与源代码实现
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    本项目致力于提供有关上海市新冠疫情的数据分析及可视化，并公开相关源代码，旨在促进公众对疫情发展的理解。 资源内包含了从3月19日到4月21日上海的疫情数据（包括全市的、各区的每日数据，以及各区每日上报的小区名称）。此外，该资源还直接提供了爬取这些数据的具体代码实现，可以开箱即用或作为Python爱好者的学习交流材料。
     
  • 基于Python的新冠疫情全球数据预测分析.zip
    优质
    本项目利用Python进行新冠疫情全球数据的收集、处理与可视化，并采用多种模型对疫情趋势进行预测和分析。 资源包含文件：lunwen文档+项目源码及数据 针对全球累计确诊数的数据分析，在该部分采用了三种预测方法进行后5天的预测，并与实际数据进行了对比，具体如下： 1. 霍尔特(Holt)线性趋势法：水平参数为1，趋势参数为0.2。选择此方法的原因在于，累计确诊数数据没有季节性变化但有明显的递增趋势。霍尔特模型能够在无需假设的情况下准确预测出这种趋势。 2. 自回归移动平均模型（ARIMA）：该模型的p、d、q参数分别为2、1和7。自回归移动平均模型的目标是描述数据中彼此之间的关系，虽然常用于描述季节性特征的数据，但同样适用于处理具有趋势性的数据预测。 3. 滑动窗口时间预测模型：采用了大小为2、3和4的滑动窗口进行预测。这是一种经典的基于时间序列的预测方法。
     
  • Python小程序源代码：新冠疫情数据查询
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    本项目提供了一个简单的Python程序，用于查询和展示新冠疫情相关的实时数据。用户可以轻松获取全球及特定地区的疫情信息，包括确诊病例、死亡人数等关键指标。 程序是否有问题很难说。API数据来源是易源数据-腾讯云市场（资源中的API可能已失效）。使用Python 3.8版本需要安装openpyxl库。大致效果可以参考这个博客文章：https://blog..net/Link2Points/article/details/108522837，但重写后不包含链接如下： 程序是否有问题难以确定。API数据来自易源数据-腾讯云市场（资源中的API可能已经失效）。使用Python 3.8版本时需要安装openpyxl库。大致效果可以参考相关博客文章的描述。
     
  • 全球新冠疫情最新实时数据
    优质
    本页面提供全球新冠疫情的最新实时数据，包括确诊病例、死亡和康复病例等信息，帮助用户及时了解疫情动态。 全球新冠疫情的实时数据提供了当前疫情的发展情况。
     
  • 全国新冠疫情数据汇总.zip
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    本资料包包含全国新冠疫情每日更新的数据汇总，涵盖确诊病例、疑似病例、死亡与康复人数等关键信息。 这段文字描述了包含全国各省市每日新增确诊病例数、累计确诊病例数、全国新增死亡人数、全国累积死亡人数、全国新增治愈病例数、全国累积治愈病例数以及全国存量病例的数据信息，并涵盖了武汉市数据及武汉各小区的具体情况和医院的相关数据。在建模时，作者花费大量时间搜集了这些资料。
     
  • 利用C++解析新冠疫情数据
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    本项目运用C++编程语言开发软件工具，专注于高效解析与处理全球新冠疫情相关的大规模数据集，旨在为研究者和政策制定者提供精准的数据分析支持。 目录代码部分 用户界面 数据来源及数据处理 数据展示代码部分 ```cpp #include using namespace std; int total1 = 0, total2 = 0, total3 = 0; struct Provinces { string Province; int New; int Diagnosis; int Cured; int Dead; }; void Input(Provinces ProvincesList[], int &total) { int i = 1; total = 0; total1 = 0; total2 = 0; total3 = 0; cout << 输入省份数据：; } ```