基于BPNN的COVID-19疫情预测及SEIR的高校复学分析_周彩霞

[复制链接]

字体大小: 正常放大

雩风三日

395 主题	3 听众	4992 积分

TA的每日心情

	衰 2021-3-28 15:16

签到天数: 25 天

[LV.4]偶尔看看III

电梯直达

1^#

发表于 2021-5-11 15:49 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

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。

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