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Short-term prediction of the current epidemic in Shanghai based on Gaussian mixture model

Matrix_Algebra_Final

Short-term prediction of the current epidemic in Shanghai based on Gaussian mixture model

写在前面：

本项目主要是运用矩阵代数课程的相关知识点进行的应用，分析、预测、研判的可靠、可信性不做保障，只是以疫情数据作为载体！当然有些地方对结果的计算可能是显而易见的咳咳，为了运用复现知识点复杂化了还请见谅，本人才学疏浅，水平可能有限，欢迎指正交流！

做完后更新感想：看了很多专家团队的论文、分析，感触很深，当然自己做的这套流程可能主要是为了解决课程考核，而不是研发预测模型系统，时间很紧，非常粗糙，做的不够满意。同时看了专家团队的分析，觉得自己的这段分析若隐若现，有点那味儿又搭不上边，蛮难受的，希望自己后面有时间可以完善深化，建立更好的模型、可视化平台等！还可以再研究一下。

以下是做项目过程中数据实验后的一些结果。👇 整个项目实验的思路和记录👉🏻https://lanegong.github.io/posts/fc080b5d.html

实验结果

结论

1. 人口较多、老龄化程度高的区县疫情发展情况相对更严重一些。

2. 通过高斯混合模型实现对4月22日后三天每日新增阳性病例数的预测，分别为13078人、11303人、9630人。可信度达到68.49%。

3. 上海本轮疫情发展拐点出现在4月13日左右，当日新增感染人数上限约为2.77万人。