Week4_GlobalForecast_COVID19 一个协作存储库，其中包含第4周Kaggle竞赛的全球COVID-19预测代码（ ） 预测/预测主要使用InterpretML库完成，以查看所选要素之间的相关性。 要查看结果，请确保你已经安装了所有必需的包requirements.txt ，并运行experimental.ipynb从笔记本电脑的文件夹中。

新冠病毒肺炎疫情确诊数据，包括全国，省，市 从1.11日开始的每日确诊人数，治愈人数等数据，已经进行了整理，最新的数据也可以联系作者

新型冠状病毒（COVID-19）对供应链的影响.pdf

2019年年底，一场突如其来的疫情打破了所有人的生活，经高通量测序发现这是一种新型冠状病毒—— [1],自疫情爆发以来，世界各地科研机构纷纷展开对 的研究，本文基于流行传染病 模型的基础上展开研究。 问题一：针对如何定量界定“流行”与“大流行”，本文在传统 模型的基础上，根据实际疫情数据计算出模型的死亡率、治愈率、感染率、确诊患者转化率以及确诊患者的自然增长率并求解出模型，并通过模型模拟数据与实际数据的对比，进而分析得出 的一个整体发展态势。在 模型的基础上求出 的基本再生数R_0，通过基本再生数R_0并与其他“流行”传染病(以 和 为例)对比，进而直接得到界定“流行”与“大流行”的一个量化指标。此外，疫情的覆盖范围、潜伏周期和投入资金也可以间接的作为界定“流行”与“大流行”的量化指标。 问题二： 本文首先通过对无症状感染者所占群体内部的一个比例来衡量该地区的疫情爆发趋势。针对这个问题，本文在传统流行病模型的基础上，判断流行病“无病平衡点”和“地方病平衡点”的稳定性以及“流行病传播的必要条件”入手。结合模型一的相关参数，推测出无症状感染者所占的比重，从而划分出不同风险等级的区域。由于所选区域较为灵活，对于范围较大的区域可以运用“统计学”原理和生物学的“抽样原理”，从宏观角度上分析无症状感染者的比重，当无症状感染者的比例大于1，则疫情随时可能爆发；当无症状感染者比例小于1时，疫情即使爆发也会很快控制下来，且疫情发展系数P_e的值越小，爆发的概率越大。以湖北、天津、浙江、北京和云南为例，计算得湖北的无症状感染者的比重1.1145，P_e的值是五个样本区域最小的，会有大爆发的趋势；其次是浙江的1.0025，有小范围爆发的趋势；随后是天津的0.8664，会有局部疫情爆发的可能，应当适当增强管控手段和隔离强度；云南和北京的无症状感染者比重都远远小于1，可以把更多的人力和资源投入到其他省的疫情管控。 问题三： 本文从疫情造成的影响和总体发展态势分析疫情，根据模型一提供相关数据分析管控措施和理论依据，并根据模型二的计算结果的模型原理提供如何高效的对地区采取管控政策。

中国人民大学金融科技研究所-COVID-19，金融市场和数字化转型（英文）-2021.4-18页.pdf

ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。

请通过创建新期刊或通过电子邮件为我留下反馈！ 如果您喜欢其中的内容，请为该存储库加注星标！ CNN-COVID-19-使用胸部CT扫描分类 卷积神经网络基于胸部CT扫描的COVID-19分类 描述 此仓库中有两个Jupyter笔记本（在notebooks文件夹中）。 1-卷积神经网络简介 本笔记本向不熟悉该领域的人介绍了深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）。 我说明了DNN中的关键组件，CNN的动机以及使CNN强大用于图像分类的功能。 基于2 COVID-19分类的CT扫描 本笔记本是我们使用tensorflow.keras构建的CNN COVID-19 CT扫描分类器的tensorflow.keras 。 我们将网络构建为INFORMS QSR 的入口。 构建COVID分类器的团队成员：A / P ， 和我。 CT扫描数据集来自。 这些详细信息在此预印本中进行了

我们对本文应用于尼日尔首都尼亚美的COVID-19疾病的建模和分析感兴趣。 我们介绍的模型考虑了该国为应对这一大流行而采取的战略。 传染因子在人群中的传播是一个动态现象：健康和患病个体的数量随时间变化，这取决于病原体从感染个体传播到健康个体的接触方式。 我们通过一组微分系统方程对该传播现象进行建模，并通过数值分辨率确定其行为。

LiveProject：使用时间序列分析构建COVID-19跟踪器 数据集 您可以直接使用来自的原始文件： ：用于预测的时间序列数据 ：死亡时间序列数据 ： 时间序列数据 ：us_confirmed_df ：us_death_df ：分析当前的全球情景。 该数据集包含每日时间序列摘要表，包括确诊，死亡和恢复病例。 所有数据均从每日病例报告中读取。 如果我们的历史数据中发现有错误，则时间序列表可能会更新。 在这些情况下，将不调整每日报告以维护原始数据记录。 时间序列预测数据 三个时间序列表分别用于全球确诊病例，康复病例和死亡人数。 澳大利亚，加拿大和中国是在省/州一级报告的。 荷兰，英国，法国和丹麦的依存关系在省/州级别下列出。 美国和其他国家/地区在国家/地区一级。 这些表被命名为time_series_covid19_confirmed_global.csv ， time_se

摘 要： 随着新型冠状病毒的传播，全球范围内不同程度地受到病毒的侵袭，对于疫情的发 展和防控是世界备受关注的问题，而对“流行”和“大流行”病的正确判断以及无症状 感染者的有效判断将有助于开展疫情的防控工作。 针对问题一，综合考虑到传染病的各类数据的片面性，本文建立了两种针对传染病 数据搜集程度强弱的两种模型。其一，对于较为精细全面的数据，首先采用层次分析法， 将不同的影响因素标准化成数据，再将这些数据作用在感染人数上，我们利用 SPSS 聚类 分析的方法将中国、美国、英国等八个国家分成两类，最后利用距离判别法找出判别函 数量化判断“流行”和“大流行”病；其二，对于粗略离散的数据，通过建