|
新冠肺炎疫情预测及可视化系统的设计与实现
|
Abstract:
新型冠状病毒所引起的肺炎疫情至今仍余孽未消,世界人民的生命健康和安全仍处于无形的威胁下。本论文介绍了如何利用Python网页数据爬取和Pyecharts可视化技术实现对中国和全球疫情的数据可视化,并利用神经网络技术对中国疫情的发展趋势进行大致预测,使群众能够清楚地了解疫情信息并做好自身防护工作,以便早日消除疫情隐患。
The pneumonia epidemic caused by the new coronavirus is still unencumbered, and the life, health and safety of the people of the world are still under invisible threats. This paper describes how to use Python web data crawling and Pyecharts visualization technology to visualize the data of the epidemic situation in China and the world, and use neural network technology to make a rough prediction of the development trend of the epidemic in China, so that the masses can clearly understand the epidemic information and do a good job in self-protection, so as to eliminate the hidden dangers of the epidemic as soon as possible.
[1] | 艾廷华. 大数据驱动下的地图学发展[J]. 测绘地理信息, 2016, 41(2): 1-7. |
[2] | 曾悠. 大数据时代背景下的数据可视化概念研究[D]: [硕士学位论文]. 杭州: 浙江大学, 2014. |
[3] | 邢策梅, 陶金梅, 范娟娟, 瞿明霞. 基于微服务架构的江苏省新冠疫情大数据平台的设计与实现[J]. 现代测绘, 2020, 43(3): 34-38. |
[4] | 王旭艳, 喻勇, 胡樱, 宇传华. 基于指数平滑模型的湖北省新冠肺炎疫情预测分析[J]. 公共卫生与预防医学, 2020, 31(1): 1-4. |
[5] | 盛华雄, 吴琳, 肖长亮. 新冠肺炎疫情传播建模分析与预测[J]. 系统仿真学报, 2020, 32(5): 759-766.
https://doi.org/10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0156 |
[6] | 曹盛力, 冯沛华, 时朋朋. 修正SEIR传染病动力学模型应用于湖北省2019冠状病毒病(COVID-19)疫情预测和评估[J]. 浙江大学学报(医学版), 2020, 49(2): 178-184. |
[7] | 任晓龙, 李忠, 申天恩, 毛亦鹏, 宋俊杰. Logistic回归模型对美国新冠疫情预测研究[J]. 福建电脑, 2021, 37(4): 47-49. https://doi.org/10.16707/j.cnki.fjpc.2021.04.011 |
[8] | 李昊, 段德光, 陶学强, 陈恩, 高树田. 传染病动力学模型及其在新型冠状病毒肺炎疫情仿真预测中的应用综述[J]. 医疗卫生装备, 2020, 41(3): 7-12. |
[9] | 江海峰, 胡根华, 梅昱楠. 我国COVID-19日新增确诊病例存在“泡沫”行为吗? [J]. 安徽工业大学学报(自然科学版), 2021, 38(1): 104-110. |
[10] | 吴琦琦, 黄志甲, 周恒, 卞梦园, 寇遵丽, 张金星. 基于时间序列神经网络的新冠肺炎疫情预测[J]. 安徽工业大学学报(自然科学版), 2021, 38(2): 188-194. |
[11] | 吴辛迪, 吴冬原, 郑凯明. 信息可视化在界面设计中的应用研究——以“新冠肺炎疫情实时动态”系统界面为例[J]. 设计, 2020, 33(8): 93-95. |