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改良用于新冠肺炎疫情分析的SEIR模型MATLAB代码及数据

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简介：
本研究旨在优化和改进现有的SEIR模型及其MATLAB实现，以更精确地模拟与预测新冠疫情的发展趋势，并提供相关数据分析。 本资源包含基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析的Matlab代码和数据。代码已详细备注，大家可以下载交流。

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  • 改良用于新冠肺炎疫情分析的SEIR模型MATLAB代码及数据
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    本研究旨在优化和改进现有的SEIR模型及其MATLAB实现，以更精确地模拟与预测新冠疫情的发展趋势，并提供相关数据分析。 本资源包含基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析的Matlab代码和数据。代码已详细备注，大家可以下载交流。
     
  • 新冠肺炎SEIR模型代码.zip
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    该压缩包包含用于模拟新冠肺炎传播的SEIR（易感-暴露-感染-恢复）数学模型的源代码。适用于流行病学研究和教学用途。 建模比赛刚刚用完的工具亲测有效，可以直接出图、出数据，并包含数据分析和原始数据，可以立即运行使用。
     
  • 新冠肺炎疫情的数据可视化分析-FinBI
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    FinBI: 新冠肺炎疫情的数据可视化分析工具，提供详尽、实时的疫情数据展示与深度洞察，助力用户理解全球疫情动态及发展趋势。 数据可视化-新冠肺炎疫情可视化分析-finbi 一、实验（实训）目的 1. 熟悉FineBI界面、菜单栏以及函数的使用； 2. 独立完成一个可视化项目，熟悉内容数据及业务流程； 3. 完成对新冠肺炎疫情自助数据集处理，并形成可视化面板和数据分析结论。 二、实验（实训）原理或方法 利用提供的“新冠肺炎疫情数据分析活动数据包”中的Excel表格进行相关操作。 三、仪器设备与材料 计算机、FineBI工具 四、实验步骤 1. 数据来源： 实验要求如下： （1）实践内容：“全民战疫”。在新型冠状病毒肺炎疫情期间，以展示疫情态势、普及疫情防控知识以及分析人口迁移分布等为主要内容的数据可视化公益活动正在进行。活动鼓励参与者围绕上述场景挖掘多源数据间的关联关系，并创作具有积极意义的作品，共同助力抗击疫情的胜利。 注：所提供的数据均为真实信息样本，仅供数据分析和学术研究使用，不作信息披露用途。 该数据集涵盖了各省份疫情现状、春运期间的人口迁入与迁出情况、新型肺炎患者的通行轨迹查询以及医用物资等相关内容。
     
  • 新型冠状病毒肺炎疫情确诊病例数据
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    本页面提供最新的新型冠状病毒肺炎疫情的确诊病例数据，包括新增、累计及分布情况等信息，帮助用户及时了解疫情动态。 新冠病毒肺炎疫情确诊数据已经进行了整理，包括全国、省、市从1月11日开始的每日确诊人数和治愈人数等数据。最新的数据可以联系作者获取。
     
  • Python在新冠肺炎疫情数据分析与可视化中的应用及完整课设代码
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    本课程设计聚焦于利用Python进行新冠疫情数据的分析与可视化工作，涵盖数据处理、统计建模及图表制作等多个方面，并提供完整的项目源码供学习参考。 通过使用Python的Request库进行网络爬取，可以确保实验数据为最新且实时动态更新，更有利于疫情数据分析。利用Pyecharts库对获取的数据进行可视化分析，将复杂的数据转化为易于理解的图表形式，并发布在前端网页上。具体来说，可以通过累加details表中各市累计确诊数据并以省分组的方式返回结果给前端。根据各省的确诊人数划分为6个等级：从最少到最多的人数分配不同的颜色，随着严重程度增加颜色逐渐加深，在左下角进行颜色说明，方便用户浏览和观察。
     
  • 基于SIRE模型的新冠肺炎预测分析
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    本研究采用SIRE数学模型对新冠疫情进行预测分析，旨在评估不同防控措施下疫情发展趋势，为公共卫生决策提供科学依据。 SIRE模型用于预测新冠肺炎的发展趋势。
     
  • 基于网络爬虫技术的新冠肺炎疫情数据分析与可视化
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    本研究运用网络爬虫技术收集新冠肺炎疫情数据，并进行深入分析和可视化展示，旨在为疫情防控提供决策支持。 该资源为去年9月份大三上学期《大数据技术应用开发》课程设计的成果，历时一个月完成。项目涉及的技术包括Hadoop、Hive、Spring Boot、SSM框架、ECharts图表库及HttpClient与Jsoup爬虫工具等。 该项目通过爬取疫情信息并利用Hadoop进行数据处理后存入MySQL数据库，并借助ECharts实现大屏可视化展示，涵盖地图和各种图表等形式。同时配置了定时任务，在服务器上部署后端jar包以确保每天自动更新最新数据。 鉴于项目属于大数据分析范畴，报告中详尽地阐述了通过可视化图表可得出的结论等内容（共计50页Word文档、1万字）。此作品已在多个比赛中亮相，并获得了校内“大数据应用大赛”的一等奖以及另一比赛的三等奖。若想进一步参赛或优化现有成果，则可在保留个人见解的基础上更换美观模板，以备更高层次的比赛需求。 有兴趣获取该资源的朋友可以自行下载相关文件。
     
  • Python3编写监测新型冠状病毒肺炎疫情实例代码
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    本代码为使用Python 3编写的监控新型冠状病毒肺炎疫情动态的示例程序。通过解析官方数据源获取最新疫情信息并进行展示或进一步分析。 代码如下所示： ```python import requests import json from pyecharts.charts import Map, Geo from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import GeoType, RenderType url = https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5 data_response = requests.get(url=url) datas = json.loads(data_response.json()[data]) china = datas[a] ```
     
  • 新冠肺炎疫情问卷调查报告.pdf
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    本报告基于对公众进行的问卷调查，详细分析了新冠肺炎疫情期间人们的生活变化、心理健康状况以及对政府防疫措施的态度和建议。 基于大量的问卷调查结果，本段落档评估了新冠疫情对日常生活和生产的影响。
     
  • CEPCS（新冠肺炎疫情防控系统）- caozha版本
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    CEPCS(caozha版)是一款专为抗击新冠疫情设计的高效管理系统，旨在通过智能化手段助力疫情监控与防控，保障公众健康安全。 CEPCS（全称：COVID-19 Epidemic Prevention and Control System）是一个基于PHP开发的系统，适用于单位、企业、学校、工业园区及村落等多种场景下的新冠肺炎疫情防控工作。 该系统的前端功能包括员工或访客登记与登录、个人资料查看、我的二维码展示等模块。其中，“我的二维码”功能允许具有管理权限的人通过扫描用户提供的二维码直接访问此用户的全部信息；此外，系统还具备疫情上报和公告发布等功能，以帮助企业或园区高效地进行内部疫情防控。 后端部分则基于caozha-admin框架开发，并集成了多种实用的功能如：疫情新闻公告、会员管理、疫情报告记录追踪、系统设置调整、管理员维护及权限组管理等模块。此外，还提供了详细的系统日志功能以便于管理和审计操作行为。