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基于生存卷积模型的COVID-19预测方法

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简介：
本研究提出了一种基于生存卷积模型的创新性方法，旨在更准确地预测COVID-19的发展趋势，为疫情防控提供科学依据。 冠状病毒疾病COVID-19在全球范围内造成了严重的健康危机。为了有效预测该疾病的传播趋势、评估遏制措施对感染率的影响，并进行跨国比较研究，现有的传染病建模方法如SEIR模型存在诸多局限性：依赖于许多难以验证的假设（例如基于过去的流感数据拟合），且在较长的时间跨度内预测效果不佳。 为解决这些问题，我们提出了一种新的生存卷积模型。该模型参数较少、能够处理未知患者零日期、潜伏期以及随时间变化的基本再生数等关键因素，从而提供更准确的疾病传播趋势预测能力，并评估各种缓解策略的效果。

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  • 基于生存卷积模型的COVID-19预测方法
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    本研究提出了一种基于生存卷积模型的创新性方法，旨在更准确地预测COVID-19的发展趋势，为疫情防控提供科学依据。 冠状病毒疾病COVID-19在全球范围内造成了严重的健康危机。为了有效预测该疾病的传播趋势、评估遏制措施对感染率的影响，并进行跨国比较研究，现有的传染病建模方法如SEIR模型存在诸多局限性：依赖于许多难以验证的假设（例如基于过去的流感数据拟合），且在较长的时间跨度内预测效果不佳。 为解决这些问题，我们提出了一种新的生存卷积模型。该模型参数较少、能够处理未知患者零日期、潜伏期以及随时间变化的基本再生数等关键因素，从而提供更准确的疾病传播趋势预测能力，并评估各种缓解策略的效果。
     
  • 电晕疫情：基于贝叶斯方法的COVID-19预测模型
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    本文提出了一种利用贝叶斯统计方法构建的预测模型，旨在更准确地评估和预测COVID-19的发展趋势及影响。通过分析现有数据，该模型能够为公共卫生决策提供有力支持。 冠状病毒预测模型此仓库包含一个贝叶斯模型，该模型可用于分析和预测本地COVID-19大流行。 方法：这是一个具有随时间变化的接触率（β）的模型。Beta估计值受约束开始于R0的先前分配附近，并随着锁定和限制措施到位而允许其徘徊。先验被置于基于现有文献的动态参数上；未观察到的beta组件使用了一些信息性的先验，从而使模型保持稳定。 要生成澳大利亚数据的图表，请运行相应的Stan模型代码。 欢迎发表评论、反馈、问题和建议：可以通过在这里打开“问题”或“拉取请求”，或者通过邮件与我联系（jamie1212@gmail.com）的方式进行沟通。 当前结果： 这是最新生成的针对澳大利亚的数据预测。请记住，这里适用标准警告和谦虚建模的原则。“理解该图表的一种方法是‘以面值获取报告中的数据，并对病毒的行为方式做出合理的假设以及未来的前景如何？’” 贡献此回购遵循Google的标准开源条件；更多信息可参考相关文档。 请注意，上述信息已经根据要求去除了联系方式等私人信息。
     
  • 基于SIR变体与LSTM模型的Covid-19预测混合方法:SIR_LSTM
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    本研究提出了一种结合改进型SIR模型和LSTM神经网络的混合模型（SIR_LSTM），用于精准预测Covid-19疫情发展趋势。 SIR_LSTM 是一种混合模型，结合了 SIR 变体和 LSTM 模型，用于预测 Covid-19 的发展情况。 不确定性量化工具箱：Chung、Youngseog 和 Neiswanger、Willie 等人（2020）提出了一种超越弹球损失的分位数方法来校准不确定性的量化。 CovsirPhy 开发团队（2020）开发了 CovsirPhy，这是一个使用 SIR 衍生的 ODE 模型进行 COVID-19 分析的 Python 软件包。
     
  • 美国的Covid-19预测（covid-us-forecasts）
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    Covid-US-Forecasts提供针对美国COVID-19疫情的专业预测和分析，包括感染率、住院人数及疫苗接种趋势等数据，为公众与政策制定者提供决策参考。 该存储库旨在对美国的Covid-19进行预测并做出贡献。我们使用了一组模型来预测各州内的死亡人数，这些模型包括： - rt估计（EpiNow2）：位于models/rt目录下； - 作为案例卷积的死亡数估计（EpiNow2），位于models/deaths-conv-cases目录中； - 时间序列方法的平均集合，在models/timeseries目录内。 为了整合这些模型，我们采用了一种在特定视野和训练窗口范围内进行分位数回归的方法。最终预测结果是通过从scoringutils选择适当的评分规则来确定的。我们的团队每周都会对美国及选定州份未来一周内的累计死亡人数与事故相关死亡人数做出预测更新。 此外，对于更多正在进行的工作，请参见相应部分；其他国家或地区的Rt估算和预报信息也已在存储库中提供。本项目由伦敦卫生与热带医学院传染病数学建模中心的成员共同完成，包括山姆·雅培（@seabbs）及凯思·谢拉等贡献者。
     
  • COVID-19-US-Prediction-Data：COVID-19美国预测数据
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    该数据库提供了关于美国新冠疫情发展的预测数据，包括感染、住院和死亡案例等信息，旨在帮助研究人员与公众了解疫情发展趋势。 美国COVID-19预测数据 此仓库包含美国的COVID-19预测数据。 有两个数据文件： - data.json：包括预测案例和当前案例。 - dataset.csv：案件数据集，包含病例和死亡情况，该数据由JHU CSSE提供。 有关更多详细信息，请参见许可。 更新频率：作业从世界标准时间15:00左右开始（以确保数据是最新的），并在几分钟内完成。
     
  • 使用MATLAB绘制covid-19 SEIAR模型的拟合图形-covid-19-SEIAR
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    本项目利用MATLAB软件，构建并模拟了Covid-19疫情下的SEIAR（易感、暴露、感染、隔离、恢复）流行病学模型，并绘制相应的数据拟合图。 在MATLAB中使用拟合出的代码绘制图形需要先安装并克隆名为dataAndModelsCovid19的存储库。可以通过命令行输入`git clone https://github.com/gasilva/dataAndModelsCovid19.git`或通过GitHub桌面应用进行操作。 使用方法：直接在源.py文件中修改变量opt来选择不同的选项，如下： - `opt=0`: 显示所有图表 - `opt=1`: 绘制冠状病毒对数图 - `opt=2`: 逻辑模型预测 - `opt=3`: 增长率的柱状图显示 - `opt=4`: 对数图+柱状图组合显示 - `opt=5`: SEAIR-D模型 当`opt=0`时，可以选择要绘制在对数图表中的国家以分析增长率。所有国家都可用。 准备绘图数据： ```python country1=US country2=Italy country3=Brazil ``` 以上是使用MATLAB进行COVID-19数据分析和图形展示的基本步骤。
     
  • 基于ARIMA模型的时序数据分析预测全球COVID-19确诊病例数.rar
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    本研究利用ARIMA模型对全球COVID-19确诊病例进行时序分析与预测，为疫情发展趋势提供数据支持。 ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average model），又称差分整合移动平均自回归模型或整合移动平均自回归模型（其中“滑动”也可称为“移动”），是时间序列预测分析的一种方法。在ARIMA(p，d，q)中，“AR”代表“自回归”，p表示自回归项的数量；“MA”代表“滑动平均”，q表示滑动平均项数；而d则是使数据序列成为平稳序列所需的差分次数（阶数）。尽管英文名称中没有提到“差分”，但它却是这一模型中的一个关键步骤。
     
  • WHO-COVID-19数据：WHO的COVID-19数据
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    这段简介可以这样写：“WHO-COVID-19数据”提供世界卫生组织关于全球新型冠状病毒肺炎疫情的关键统计数据和报告，包括感染、死亡及疫苗接种情况等信息。 标题中的“WHO-COVID-19数据：WHO COVID-19数据”指的是世界卫生组织（WHO）发布的关于COVID-19大流行的数据集。这个数据集包含了全球范围内COVID-19疫情的相关统计信息，可能包括病例数、死亡数、康复情况和疫苗接种等关键指标，用于研究、监测和报告疫情的发展。 描述虽然简洁，但暗示了这是一个与COVID-19疫情相关的数据资源，由WHO提供，并且可能是以结构化数据格式（如CSV或JSON）存储的。这些数据通常会定期更新，以便反映最新的疫情状况。 标签“Python”表明这个数据集可能涉及使用Python编程语言进行处理、分析和展示这些COVID-19数据。Python是数据科学领域广泛使用的语言之一，因为它拥有丰富的库和工具，如Pandas用于数据处理，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。 在压缩包文件“WHO-COVID-19-Data-master”中，“master”通常指代主分支或主版本，这可能是一个Git仓库的名称。这意味着这个数据集可能有一个源代码管理历史，并包含不同时间点的更新记录。用户可以从中获取到数据的最新版本和历史版本，以便进行时间序列分析或比较不同时期的疫情趋势。 在这个数据集中，用户可能会找到以下知识点： 1. 数据结构：了解如何读取并解析各种数据文件格式，如CSV、JSON或XML。 2. 数据清洗：学习处理缺失值、异常值以及重复数据以确保分析结果准确无误。 3. 时间序列分析：通过Pandas的date_range函数来处理日期，并研究每日、每周和每月疫情的变化情况。 4. 数据探索：使用描述性统计方法，如均值、中位数及标准差等，理解数据的基本特征。 5. 数据可视化：利用Matplotlib或Seaborn创建图表以展示病例随时间变化的趋势（折线图）、各国之间病例数量的对比分析（条形图）以及疫情分布情况（热力图）。 6. 地理空间分析：如果数据包含地理位置信息，可以使用geopandas和folium库进行地图绘制与地理数据分析。 7. 统计建模：应用回归模型预测未来趋势或死亡率，并采用ARIMA、LSTM等时间序列模型对疫情发展做出准确的预判。 8. 数据交互：构建Web应用程序（如Flask或Django框架）将分析结果展示为互动式仪表板，使公众能够实时查看最新的疫情数据。 通过学习和实践这些知识点，研究人员及分析师可以更好地理解和应对全球公共卫生危机，并且提高个人在数据分析与处理方面的能力。
     
  • 关于COVID-19传播与预测的多模型数学建模研究（针对新型冠状病毒的预防和检测）
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    本研究通过整合多种数学模型来探究COVID-19的传播特性，并致力于提高疫情预测精度，为制定有效的防控策略提供科学依据。 摘要：随着新型冠状病毒的传播，全球各地不同程度地受到了疫情的影响。对于疫情的发展与防控工作是当前世界关注的重点问题之一。正确判断“流行”病与“大流行”病以及有效识别无症状感染者将有助于更好地开展疫情防控措施。 针对第一个问题，考虑到传染病数据可能存在的片面性，本段落构建了两种模型来应对不同层次的数据收集情况：一种是对较为精细和全面的传染病数据进行处理；另一种则是对粗略且离散的数据进行分析。对于前者，首先运用层次分析法标准化各种影响因素，并将其转化为具体数值后作用于感染人数上。接着采用SPSS聚类分析方法将中国、美国、英国等八个国家划分为两类，最后利用距离判别法确定“流行”病与“大流行”病的量化判断标准；对于后者，则通过建立相应的模型来处理数据不完整或者离散的情况。
     
  • 基于一维卷积神经网络的回归预测模型
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    本研究提出了一种基于一维卷积神经网络的回归预测模型，旨在提升时间序列数据预测精度。通过实验验证了该方法的有效性与优越性能。 一维卷积神经网络（CNN）用于回归预测的代码示例适用于多输入单输出模型，并且基于MATLAB编写。该代码结构清晰，只需替换数据和特征个数即可直接使用。整个项目分为以下模块：清空环境变量、导入数据、划分训练集与测试集、数据平铺处理、构造网络架构、参数设置、训练模型过程、均方根误差评估及可视化分析图绘制等部分，并在每个步骤中添加了详细的备注说明，非常适合初学者学习深度学习算法。