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基于BPNN的COVID-19疫情预测及SEIR的高校复学分析_周彩霞

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  • TA的每日心情

    2021-3-28 15:16
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    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2021-5-11 15:49 |显示全部楼层
    |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。+ j" c2 H: }, c) b/ O5 A0 D' b; `
    & v) l+ J  k8 A& F3 M3 m. O7 W
    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. I4 d& \0 i! d
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    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: 4, 售价: 1 点体力)
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