数学建模社区-数学中国

标题: 基于BPNN的COVID-19疫情预测及SEIR的高校复学分析_周彩霞 [打印本页]
作者: 雩风三日    时间: 2021-5-11 15:49
标题: 基于BPNN的COVID-19疫情预测及SEIR的高校复学分析_周彩霞
目的：比较不同国家未来疫情发展趋势，预测高校复学时间及方式。
* L; {- p/ M' ]; o" }; r& {
3 \" p9 e. r5 ^方法： 统计疫情相关数据；建立 BP神经网络（BPNN）模型预测未来 180天各国疫情发展；并结合 SEIR 模型对中国高校复学时间及方式进行理论分析。结果 BP 神经网络模型可以对疫情发展进行合理预测；在3个样本中，中国疫情已基本趋于稳定，意大利累计确诊人数将在11月初达到峰值，美国疫情峰值的出现将不早于明年1月中旬。在疫情防控较好的中国，若在疫情发生120天后采取严格管控下的部分复学或全面复学，学校产生二次暴发的可能性很小；若在疫情发生120天后采取无严格管控下的全面复学，学校有产生二次暴发的可能；9月初可以采取严格管控下的全面复学，而无严格管控下的全面复学应不早于9月底。结论预测结果与实际疫情及相关部门出台的政策基本吻合，对高校复学时间及方式进行科学分析并给出了建议，可为高校下一步复学计划提供参考
# G! _; `5 @8 Y, e/ d3 A
" [# `% e5 t. z; Y; [; O) d6 A: b, z9 o3 c6 B7 }! \( j- i- P8 Q  \
基于BPNN的COVID__19疫情预测及SEIR的高校复学分析_周彩霞.pdf (1.4 MB, 下载次数: 6, 售价: 1 点体力) , K5 b/ e+ k: T* W+ v& B
: L5 x) C1 e# {. U- K

: ]* R; m: k/ Q- c- R& v( c
8 F* ^& l5 H3 _. M3 o- ^8 A# r8 t$ w



欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5