新冠肺炎疫情数据多维度可视分析方法

发布时间：2024-05-25 05:54

　　对新冠肺炎疫情数据进行可视分析,可以直观展示疫情动态、挖掘疫情传播规律、预测疫情发展趋势.以开源渠道获取的多维时空新冠肺炎疫情数据为基础,针对疫情数据的多维时空特征构建病例数量数据集、病例来源数据集和病例关系数据集.在数据预处理的基础上,综合应用时间轴交互、流行病数学模型等分析方法,提出一个新冠肺炎疫情可视化模型,采用递进式分析的方法对典型传染病疫情数据进行可视分析.以河南省的疫情数据为例,展示了新冠肺炎疫情态势,挖掘了新冠肺炎疫情来源特征,总结了新冠肺炎疫情传播模式,预测了新冠肺炎疫情未来趋势,为河南省新冠疫情防控提供了科学依据.

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【部分图文】：

图6郑州市病例关系图

1624计算机辅助设计与图形学学报第32卷图5河南省新冠肺炎疫情传播模式分析图6郑州市病例关系图图7郑州市病例58的病例关系图

图7郑州市病例58的病例关系图

1624计算机辅助设计与图形学学报第32卷图5河南省新冠肺炎疫情传播模式分析图6郑州市病例关系图图7郑州市病例58的病例关系图

图1数据预处理流程图

1620计算机辅助设计与图形学学报第32卷图1数据预处理流程图表2新冠肺炎数据集病例数量数据集病例来源数据集病例关系数据集疑似病例数量病例ID节点病例ID确诊病例数量病例来源地节点病例类型治愈病例数量病例现居地病例接触源ID死亡病例数量病例类型接触方式轻型患者数量河南人口迁入规模....

图2新冠肺炎疫情数据可视化模型

?文本信息,用于验证分析.3.4新冠肺炎疫情趋势预测进行趋势预测的数据包括河南省每天报告的新冠肺炎病例数以及实施传播控制措施的数据.本文首先收集河南省出行禁令的措施数据,将2020年的出行情况与往年进行比较.通过计算河南省SEIR模型中实施隔离措施、交通管制措施等政策之后的模型参....

本文编号：3981799