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COVID-19世界新冠疫情预测的代码及数据集（含预测代码）

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简介：
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。

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  • COVID-19世界新冠疫情预测的代码及数据集（含预测代码）
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    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。
     
  • 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。
     
  • DataAndModelsCovid19:用Python代码解析数据及预测Covid-19感染趋势
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    DataAndModelsCovid19项目利用Python编程语言分析和建模新冠疫情数据，旨在精确预测感染趋势，为公共卫生决策提供科学依据。 SIR模型的初始代码基于GitHub上发布的工作，并且该项目网页的所有版权均归Kai Sassaki所有。根据需要，我们还将使用Apache 2.0许可证。对代码进行了修改以包括数据分析，并开发了SEAIR-D新模型，该模型非常新颖且原始，具有时间延迟、死亡和其他常数的特点。此外还进行了Jupyter Notebook的转换工作，其中包括三个额外的代码：一个用于通过进化算法优化初始条件；另一个用于在地图上绘制结果；最后一个则是用来查看进化计算的过程。 该项目包括针对Covid-19感染情况的不同国家和地区的三套代码，并特别提到了巴西各州以及圣保罗州大区地区。经过一段时间的努力，圣保罗州立技术学院对该代码进行了修改并用它来预测巴西圣保罗州对呼吸器和医院的需求。
     
  • 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。
     
  • 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全球疫情分析源码与数据集.zip
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    本资源包包含用于分析COVID-19全球疫情的数据集和源代码，适用于研究、建模及教学用途，帮助用户深入理解病毒传播趋势。 COVID-19世界疫情分析源代码及数据集主要包括疫情数据的获取、预处理以及数据分析可视化。使用的工具包括matplotlib和PyEcharts来绘制柱形图、折线图、地图、玫瑰图和动态条形图，并利用SIR模型对美国疫情数据进行模拟预测。
     
  • 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Python的新冠疫情全球数据预测分析.zip
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    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。
     
  • 新冠疫情的可视化与预测分析.zip
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    本项目旨在通过数据可视化技术展现新冠疫情的发展趋势，并结合统计模型进行疫情预测分析，为疫情防控提供科学依据。 在当前全球大流行的背景下，“新冠肺炎疫情的可视化和预测分析.zip”这个压缩包文件显然包含了与COVID-19相关的数据可视化和预测模型。这可能是研究人员、公共卫生专家或数据科学家用来理解疫情动态、评估政策效果以及预测未来趋势的工具。 在这个项目中，ployly是一个重要的标签，它提示我们使用的是一种Python库，主要用于创建交互式的数据可视化。“ployly” 是一个功能强大的Python库，支持创建各种复杂的2D和3D图形，并可以导出为HTML格式，在网页上以互动方式展示。在疫情分析中，“ployly”可能被用来创建地图来展示各国或各地区的疫情分布情况、时间序列图表来追踪每日新增病例数，或者散点图来研究病例与特定因素（如年龄、性别、疫苗接种率）之间的关系。通过交互式特性，用户可以更深入地探索数据，例如缩放、平移以及筛选数据点等。 文件名“project_ok”暗示这是一个完成的项目，可能包含以下部分： 1. **数据集**：该项目可能使用了来自世界卫生组织（WHO）、约翰斯·霍普金斯大学或其他公开来源的数据。这些数据按日期、国家和地区进行分类。 2. **数据预处理**：在分析前需要对原始数据进行清洗和整理，去除异常值，填充缺失值，并统一格式以方便后续建模与可视化工作。 3. **可视化代码**：“ployly”的代码会定义图形的元素如坐标轴、颜色、图例及标题等，并将数据映射至这些元素上形成最终结果。这些图形可能包括线形图表、柱状图和热力图，用于直观地呈现疫情发展状况。 4. **预测模型**：项目中或许包含了基于时间序列分析或机器学习方法建立的预测模型。这类模型可帮助预测未来的病例数、死亡率及疫苗接种速度等信息，以供决策者制定应对策略之用。 5. **报告与解释**：完整的项目通常会附带一份详细说明数据分析过程和关键发现的报告文档，并讨论所使用的预测模型的工作原理及其准确度。 6. **交互界面**：如果此项目为Web应用形式，则可能还包括HTML及JavaScript代码，以使用户可以通过简单的用户接口互动并查看不同参数下的预测结果。 7. **代码结构与注释**：良好的编程习惯要求有清晰的代码架构和充分的注释说明，便于其他研究者理解和复用该项目成果。 综上所述，“新冠肺炎疫情的可视化和预测分析.zip”提供了全面框架展示如何利用“ployly”及其他数据分析工具来理解及预测COVID-19的发展趋势，对于数据科学的学习者与疫情研究人员而言是一份宝贵的资源。
     
  • 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。