14、新冠疫情数据预测与视障交互语音助手技术解析

新冠疫情数据预测与视障交互语音助手技术解析

新冠疫情数据预测系统

在新冠疫情的大背景下，对疫情数据进行准确预测对于公共卫生决策和社会活动规划至关重要。下面将详细介绍一个用于预测泰米尔纳德邦新冠每日阳性病例的系统。

系统设计流程

该系统的整体流程如下：
1. 数据下载 ：从 tn.data.gov.in 和 google.com 下载历史新冠疫情和移动性数据，并将日期格式化为与 URL 兼容的字符串，使用 .csv 文件记录数据可用性。
2. 数据收集 ：
- 新冠数据收集 ：将各个源文件编译并格式化为单个 Pandas 数据框对象，检查并纠正新值和总值中可能存在的交换值。
- 移动性数据收集 ：从 .zip 文件中提取移动性数据文件，并提取泰米尔纳德邦地区在新冠疫情数据可用时间段内的必要移动性数据。
3. 数据合并 ：将提取的新冠疫情数据和移动性数据合并为一个 Pandas 数据框对象，并保存为 .csv 文件。
4. 数据准备和模型训练 ：将数据导入 Google Colab 环境，使用最小 - 最大归一化进行归一化处理，重塑数据并输入到 CNN - LSTM 神经网络模型中进行训练，通过可视化图形观察模型拟合和预测变化。
5. 预测 ：根据前两周的实际值最后更新数据，预测未来七天的阳性病例。若预测输入数据不存在，则下载数据。