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全球疫情数据可视化及美国疫情预测

作品介绍 | 竞赛组委会| 2021-06-25 17:32:20


1.作品描述

分析Kaggle所公布的全球疫情数据,我们建立SEIR模型对新冠病毒基本传染数进行计算,并改进SEIR模型引入更多的参数利用MATLAB软件对美国未来短期内疫情发展进行预测;另外建立logistics增长模型并利用python对美国未来长期的疫情发展进行预测。 同时,我们利用Excel三维地图插件对全球所有国家的疫情确诊数据(1月22日-8月22日)以天数为单位,进行动态模拟展示,直观的展示所有国家的疫情发展速度。 利用对全球疫情1月22到8月22日数据的可视化以及对美国疫情的预测来助力疫情防控战。

 

2.创意来源

目前疫情在全球肆虐,虽然国内疫情已经稳定,但是国外尤其是美国疫情依旧十分严重,由此我们想到美国疫情的发展对全球疫情的防控至关重要。因此我们建立数学模型来对美国的疫情发展进行预测,并利用三维动态地图来更加直观的展示全球的疫情发展。

 

3.运行环境

Windows

Office 2019


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