發(fā)布時間：2024-05-25 05:54

　　對新冠肺炎疫情數據進行可視分析,可以直觀展示疫情動態(tài)、挖掘疫情傳播規(guī)律、預測疫情發(fā)展趨勢.以開源渠道獲取的多維時空新冠肺炎疫情數據為基礎,針對疫情數據的多維時空特征構建病例數量數據集、病例來源數據集和病例關系數據集.在數據預處理的基礎上,綜合應用時間軸交互、流行病數學模型等分析方法,提出一個新冠肺炎疫情可視化模型,采用遞進式分析的方法對典型傳染病疫情數據進行可視分析.以河南省的疫情數據為例,展示了新冠肺炎疫情態(tài)勢,挖掘了新冠肺炎疫情來源特征,總結了新冠肺炎疫情傳播模式,預測了新冠肺炎疫情未來趨勢,為河南省新冠疫情防控提供了科學依據.

【文章頁數】：11 頁

【部分圖文】：

圖6鄭州市病例關系圖

1624計算機輔助設計與圖形學學報第32卷圖5河南省新冠肺炎疫情傳播模式分析圖6鄭州市病例關系圖圖7鄭州市病例58的病例關系圖

圖7鄭州市病例58的病例關系圖

1624計算機輔助設計與圖形學學報第32卷圖5河南省新冠肺炎疫情傳播模式分析圖6鄭州市病例關系圖圖7鄭州市病例58的病例關系圖

圖1數據預處理流程圖

1620計算機輔助設計與圖形學學報第32卷圖1數據預處理流程圖表2新冠肺炎數據集病例數量數據集病例來源數據集病例關系數據集疑似病例數量病例ID節(jié)點病例ID確診病例數量病例來源地節(jié)點病例類型治愈病例數量病例現居地病例接觸源ID死亡病例數量病例類型接觸方式輕型患者數量河南人口遷入規(guī)模....

圖2新冠肺炎疫情數據可視化模型

?文本信息,用于驗證分析.3.4新冠肺炎疫情趨勢預測進行趨勢預測的數據包括河南省每天報告的新冠肺炎病例數以及實施傳播控制措施的數據.本文首先收集河南省出行禁令的措施數據,將2020年的出行情況與往年進行比較.通過計算河南省SEIR模型中實施隔離措施、交通管制措施等政策之后的模型參....

本文編號：3981799