毕 业 设 计---课 程 设 计-基于Python的新冠疫情实时预测统计系统

一个基于Python + Echarts + Flask实时疫情状况分析系统。涉及到的关键技术有Python网络爬虫、基于Echarts制作数据可视化展示地图、使用Python与MySQL数据库进行交互、使用Flask构建web项目。

 

分以下几个主要功能:

(1)全国新冠肺炎疫情总体状况统计并展示;

(2)用Echarts制作全国新冠肺炎疫情地图并展示各省确诊人数;

(3)全国新冠肺炎疫情累计人数趋势通过曲线图展示;

(4)全国新冠肺炎疫情新增人数趋势通过曲线图展示;

(5)非湖北地区城市确诊人数TOP5柱状图排行展示;

(6)词云图展示。

大体效果如下所示:

疫情统计预测系统 1.基本要求: [1]编写一个肺炎疫情统计预测系统,实现对不同国家不同城市的疫情情况的管理,并根据前若干天的增病例数及现存病例,预测当天的增病例数。 [2]城市疫情信息包括:国家名称、城市名称、疫情数据(增病例数、现有病例数、累病例数、治愈病例数、死亡病例)以及增病例的预测结果,疫情预测模型的辨识以及疫情预测通过成员函数实现。 2.基本管理功能: [1]城市添加:增加一个城市,并输入(或从文件中读入)这个城市的所属国家及疫情数据。 [2]国家(城市)修改:修改已经选择的国家(城市)。 [3]国家(城市)删除:删除已经选择的国家(城市)。 [4]疫情预测预测已选城市的增病例数。 [5]打印功能:以表格形式打印全部城市疫情信息。 [6]统计功能:所有城市疫情数据可以分别按照增病例数、现有病例数、累病例数、治愈病例数、死亡病例数从高到低排序并打印,并可通过选择不同国家来查看该国家的所有城市累疫情数据 增病例数、现有病例数、累病例数、治愈病例数、死亡病例)。 [7]信息保存:将全部城市疫情信息保存到不同的文件中(数据库文件或普通文本文件)。 3.其他要求及说明: [1]要求系统至少包含3个国家,每个国家至少包含10个城市,每个城市至少保存30天的数据,疫情信息可以上网查,也可自己输入合理数据。 [2]当日增病例数采用时间序列方法预测,即根据前面n天的平均增病例数x1, x2, …, xn预测当天的增病例数y,即采用如下的预测模型: y = a0 + a1·x1 + a2·x2 + … + an·xn 其中系数a0, a1, a2, …, an需要根据历史数据,编写算法求得(可采用最小二乘法)。模型中的参数n要求大于10,可以为固定值,也可以由用户自己定。 [3]鼓励大家自己采用其他的预测模型。 [4]鼓励大家更多的系统功能。
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