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基于大数据的疫情监测与预测系统.zip

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简介:
本项目构建了一个基于大数据技术的疫情监测与预测系统,结合了多种数据源和先进的分析模型,旨在实现对疫情发展趋势的有效监控与精准预测。 基于大数据的疫情监控与预测系统.zip包含了利用大数据技术进行疫情监测和预测的相关资料和程序。该系统旨在通过分析大量数据来追踪病毒传播趋势,并提供未来可能的发展情况,以帮助决策者制定有效的公共卫生策略。

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客服
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  • .zip
    优质
    本项目构建了一个基于大数据技术的疫情监测与预测系统,结合了多种数据源和先进的分析模型,旨在实现对疫情发展趋势的有效监控与精准预测。 基于大数据的疫情监控与预测系统.zip包含了利用大数据技术进行疫情监测和预测的相关资料和程序。该系统旨在通过分析大量数据来追踪病毒传播趋势,并提供未来可能的发展情况,以帮助决策者制定有效的公共卫生策略。
  • Python、Flask和Echarts
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    本简介介绍了一个利用Python、Flask和Echarts构建的疫情监测系统。该平台实时展示疫情数据,并以直观图表形式呈现,便于用户追踪全球疫情动态和发展趋势。 基于 Python + Flask + Echarts 的疫情监控系统1.1 项目名称为新冠肺炎疫情实时监控。 该项目在疫情期间独立开发完成。它是一个全球疫情监控系统,使用Python、Flask及Echarts构建而成,能够实时统计中国以及世界各地的新冠病毒确诊病例,并以图表和地图的形式展示数据。具体功能包括: - 统计全国各省市地区每日疫情情况并进行可视化; - 展示全国疫情的历史数据并通过图表展现; - 分析百度热搜信息并将结果用词云图呈现; - 收集全球各国的疫情统计数据。 该项目采用了以下技术栈: - Python 网络爬虫 - Python 与 MySQL 数据库交互 - Flask 构建 Web 应用程序 - Echarts 进行数据可视化展示 - 在阿里云上部署Web项目和爬虫
  • Python新冠可视化建模.zip
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    本项目利用Python进行新冠疫情数据分析,涵盖全球及各国疫情动态。通过数据清洗、统计分析和可视化技术展现疫情趋势,并建立模型进行未来情况预测。 基于Python的新冠肺炎疫情数据可视化及建模预测.zip 该压缩文件包含了使用Python进行新冠肺炎疫情数据分析的相关内容,包括数据可视化和模型预测等方面的技术实现与应用案例。
  • Python新冠全球分析.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。
  • Python空气源码.zip
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    这是一个基于Python编写的空气监测与预测系统的源代码压缩包,内含实现空气质量数据收集、分析及未来趋势预测的相关文件和脚本。 基于Python实现的空气监测及预测系统源码包含使用技术:Python、Django、pandas、numpy、LSTM。简要说明如下:从pm25.csv文件中读取数据,利用pandas进行数据处理,并采用LSTM模型来进行空气质量预测。
  • LSTM模型趋势分析.zip
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    本项目采用长短期记忆网络(LSTM)模型对疫情发展趋势进行预测分析,旨在通过历史数据建立数学模型以辅助公共卫生决策。 本段落探讨了基于LSTM神经网络模型的疫情发展趋势预测方法,并结合经典传染病动力学模型SEIR与LSTM进行实现。通过调整模型参数来模拟不同的干预措施,从而体现防控策略的重要性。同时,利用LSTM递归神经网络的时间序列预测算法对疫情的发展趋势进行了详细的分析和预测。
  • 新冠可视化分析.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。
  • C++课程设计 源码
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    本项目为C++编程课程作业,实现了一个疫情统计与预测系统。该系统能够录入和展示感染人数、死亡率等数据,并运用算法进行简单的趋势预测。代码开源共享,适合学习参考。 疫情统计与预测系统设计如下: 1. **基本要求**: - 开发一个新冠肺炎疫情统计与预测平台,用于管理不同国家及城市的具体疫情状况,并基于前若干天的新增病例数以及现存病例数据来预测当日的新增病例数量。 - 每个城市的信息应包括:所属国家名称、所在的城市名、详细的疫情统计数据(如新增病例数、现有感染人数、累计确诊总数、治愈案例和死亡案例),并包含对这些信息进行分析以得出新增病例的预测结果。这一功能通过成员函数来实现。 2. **基本管理功能**: - 城市添加:允许用户增加一个新城市,并输入或从文件中读取该城市的国家归属及疫情相关数据。 - 国家(城市)修改:提供对已选中的国家或具体城市的编辑和更新选项。 - 国家(城市)删除:支持移除不再需要的特定国家或城市的记录信息。 - 疫情预测:根据用户选择的城市,系统能够基于历史数据来预估该地当天新增病例的数量。 - 打印功能:以表格形式展现所有已录入城市的相关疫情详情。 - 统计分析:可以按照新增、现存、累计确诊人数以及治愈和死亡案例数等维度对全部城市的总疫情情况进行排序,并允许用户选择特定国家查看其下辖各城的详细数据。 - 信息保存:将系统中所有的城市疫情记录存储到不同的文件或数据库内,便于后续查询与管理。 3. **其他要求**: - 系统至少需要包含三个不同国家的数据,每个国家不少于十个城市的病例统计,并且每座城市需有连续三十天的详细数据支持。这些信息可以来源于网络查找或者自行合理编撰。 - 对于新增病例数预测采用时间序列分析方法,即利用过去n日平均每日新增病例数量来推算今日可能增加的确诊人数(y = a0 + a1·x1 + a2·x2 + … + an·xn)。其中的系数a0, a1, ..., an需根据历史数据通过算法计算得出。建议参数n值大于等于十,既可以设定为固定数也可以让用户自行指定。 - 鼓励探索并运用其他预测模型来提高系统的准确性与实用性。 - 推荐增加更多实用功能以优化用户体验和系统性能。
  • 新冠口罩检
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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。
  • 技术高校舆分析.docx
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    本文探讨了如何运用大数据技术进行高效的高校舆情监测和深度分析,旨在为高校提供精准的风险预警和决策支持。 本段落主要探讨基于大数据技术的高校舆情监测与分析系统的构建及其功能实现。该系统采用Python爬虫技术来实时监控学生群体中的舆论动态,并为校方管理层提供准确高效的舆情趋势报告,助力学校更好地理解学生的心理状态,及时应对潜在问题并调整管理策略,从而促进学生成长和校园稳定发展。 1. 大数据技术在高校舆情监测的应用 大数据的引入使得高校能够更高效且精确地进行舆论监控。通过收集与分析大量相关数据,系统可以揭示学生群体中的舆论趋势、热点话题以及可能存在的风险点,并提供实时更新的信息给校方管理者参考。 2. Python爬虫技术的作用 Python编程语言及其强大的网络抓取能力是实现高校舆情监测的关键工具之一。借助这种自动化手段,可以从各种来源快速获取海量数据并进行即时分析与监控,从而提高信息处理效率和准确性。 3. 系统设计概览 该系统包含四个核心组成部分:关键词管理、数据分析、结果可视化以及报告生成模块。每个部分都承担特定职责——例如设定关注词汇范围;执行深度挖掘任务;将复杂的数据转化为直观图表形式展示给用户;最后,形成详细文档供决策者参考。 4. 系统优势 这套舆情监测与分析平台具备实时性高、信息处理精准以及全面覆盖等特点。它可以持续追踪校园内发生的各种舆论变化,并向管理层提供有价值的洞见,帮助他们及时发现并解决潜在问题,进而优化整体管理流程和提升教育质量。 5. 应用价值展望 随着技术进步和社会变迁,高校舆情监测与分析系统在多个领域展现出巨大潜力。除了直接服务于学生情绪管理和校园安全之外,它还能促进政策制定、思想政治工作以及心理健康支持等方面的发展,成为改善高等院校治理水平的重要工具之一。