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