新冠病情发病数模型研究——统计学毕业论文

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本文为统计学专业本科毕业论文，论文有代码附录，并有数据来源链接。以下为论文摘要：

2019年新冠疫情在世界范围内爆发之后，对世界各国的经济、政治等方方面面带来了深刻的改变和影响。在这种大背景下，我们研究新冠疫情传染初期时在人群中的传染速度和模式，利用循环神经网络模型中的LSTM和GRU模型进行发病人数的拟合和预测，并为在疫情传染过程中实施何种有效措施以控制疫情给出了科学的回答。本文首先从网络上爬取相关疫情发病人数的数据，并对其进行清洗，然后通过对国内数据的描述性统计以及可视化处理得到处理数据的主要特征与趋势，然后通过引进循环神经网络模型中的LSTM和GRU模型，对湖北地区的发病人数进行拟合以及预测，最后结合传染病模型使用随机模拟的方法对不同情况下的传染病模型进行数值模拟，分析得出响应国家的政策，减少外出和佩戴口罩等一系列防疫措施能够极为有效的控制疫情的传播。 新冠病情发病数模型研究.pdf (1.11 MB, 需要: RMB 10 元)

2023-1-14 16:37:31 上传

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