Python在流行病预测模型中的应用研究

资源摘要信息:"本文通过研究并运用灰色系统预测法和多项式回归方法，解决了流行病传染人数与死亡人数的分布预测问题。研究首先使用灰色系统预测法预测2019年该流行病的感染人数和死亡人数，预测结果为感染人数为757770，死亡人数为2092。然后利用灰色系统预测方法预测了2019年传染病的防控重点区域和易感染人群，结果显示四川省、河南省、湖北省为感染人数重点区域，黑龙江省、广东省、广西为死亡人数重点区域，易感染人群职业前三位为农民、工人、学生，易死亡人群职业前三位为农民、离退休人员、家政家务及待业。最后，建立了各省人均GDP与感染人数的分布图，估计当各省人均GDP数据小于某值时感染人数数据为高斯分布，因此建立高斯模型进行进一步验证。" 1. 灰色系统预测法：这是一种用于处理不确定性和信息不完全的系统预测方法。在流行病学研究中，它可以用来预测流行病的传播趋势和影响程度。本文通过使用灰色系统预测法，成功预测了2019年该流行病的感染人数和死亡人数。 2. 多项式回归方法：这是一种统计方法，用于建立因变量和自变量之间的关系。在本文中，多项式回归方法被用于建立各省人均GDP与感染人数的关系，从而进行分布预测。 3. 高斯模型：这是一种概率模型，用于描述符合正态分布的数据。在本文中，高斯模型被用来进一步验证各省人均GDP数据与感染人数的关系。 4. 流行病传播预测：这是流行病学研究中的一个重要方面，通过预测流行病的传播趋势，可以帮助相关部门制定有效的防控策略。 5. 易感染人群和易死亡人群的预测：这是流行病学研究中的另一个重要内容，通过对易感染人群和易死亡人群的预测，可以帮助相关部门有针对性地进行防控工作。 6. Python编程语言：Python是一种广泛使用的编程语言，具有强大的数据处理和统计分析能力。在本文中，Python被用来实现灰色系统预测法、多项式回归方法和高斯模型。 7. 疫情防控：这是公共卫生活动的重要组成部分，主要包括疫情监测、疫情报告、疫情控制、疫情调查、疫情处理等环节。本文通过预测和分析，为疫情防控提供了科学依据。 8. 人均GDP与感染人数的关系：这是经济与健康问题的重要研究内容，通过研究人均GDP与感染人数的关系，可以了解经济状况对公众健康的影响。 9. 数据分布预测：这是统计学的重要组成部分，通过对数据的分布预测，可以对数据的趋势进行预测和分析。本文通过对各省人均GDP与感染人数的关系进行分布预测，为后续的研究提供了数据依据。