2020东三省数模A题：新冠疫情传播与管控评价研究

资源摘要信息:"本资源为2020年东三省数学建模竞赛A题相关的论文展示，其核心内容涉及新冠病毒疫情的数学建模分析。在这份论文中，作者利用了多种分析工具与模型，尤其是topsis（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，逼近理想排序法）和lstm（Long Short-Term Memory，长短期记忆）人工神经网络深度学习模型来研究疫情的传播机制，以及对世界主要国家的疫情进行聚类分析和疫情管控效果的评价。 在详细阐述疫情模型时，论文通过topsis方法对不同疫情管控策略的有效性进行了排序分析，从而为决策者提供科学的参考依据。而LSTM作为一种特殊的循环神经网络，具备处理和预测时间序列数据的能力，非常适合用于疫情这种随时间变化的复杂数据预测。通过LSTM模型，论文尝试预测疫情的传播趋势，为疫情防控提供了数据支持。 论文所展示的研究成果不仅仅是理论上的探讨，还包括实际的编程实现。作者使用了matlab和python两种编程语言来编写解决方案代码，这些代码不仅能够处理疫情数据，还能够实现模型的模拟和预测功能。matlab是一种广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信领域的高性能语言和交互式环境，而python则因其简洁的语法和强大的数据处理能力，在数据科学领域中变得越来越流行。两种语言各有优势，论文作者选择这两种语言编写代码，充分展现了它们在科学计算领域的强大功能。 本资源不仅能够为从事疫情建模研究的学者提供参考，也能够为学习数学建模和数据科学的学生提供实践案例。通过对该论文的学习，读者可以掌握topsis方法和LSTM模型在疫情数据分析中的应用，同时了解如何利用matlab和python进行数据处理和模型实现。此外，资源中涉及的疫情聚类分析和管控评价方法，也是处理类似公共卫生危机时的重要工具和思路。" 【重要知识点详细说明】: 1. 数学建模竞赛：东三省数学建模竞赛是中国东北地区一项针对高等教育机构学生的数学建模比赛，旨在提高学生的数学建模能力和解决实际问题的能力。 2. 新冠病毒疫情建模：新冠病毒疫情建模是应用数学、统计学和计算模型来研究疫情传播规律、预测疫情发展趋势、评估防控措施效果等。 ***sis方法：topsis是一种多属性决策分析方法，通过对备选方案与理想解的相对接近度进行排序，帮助决策者选择最优或相对较优的方案。 4. LSTM模型：LSTM是一种特殊的循环神经网络，通过引入门控制机制（如输入门、遗忘门和输出门）来解决传统RNN（循环神经网络）难以处理的长期依赖问题，非常适用于处理时间序列数据，如疫情数据的预测。 5. 疫情聚类分析：聚类分析是数据挖掘中的一种方法，用于将具有相似特征的数据对象分组，通过疫情聚类分析，可以发现不同国家或地区疫情的相似性和差异性。 6. 疫情管控评价：评价疫情管控效果是指通过建立评价体系和模型，量化和比较不同地区或国家的疫情防控策略和效果。 7. matlab和python编程：matlab是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算的编程语言和环境，而python是一种广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习的编程语言。两者在疫情模型的数据处理和模型实现中扮演重要角色。