15、利用地理数据预测健康状况与校园疫情防控模拟研究

利用地理数据预测健康状况与校园疫情防控模拟研究

在当今数字化时代，地理数据和建模技术在多个领域展现出了巨大的应用潜力。本文将介绍两项相关研究，一项是基于兴趣点（POI）数据的机器学习方法来预测居民健康状况，另一项是利用地理信息系统（GIS）和基于主体的建模（ABM）对高校疫情防控措施进行模拟研究。

基于POI数据的居民健康状况预测

研究流程

该研究主要遵循以下五个步骤：
1. 收集加利福尼亚州OpenStreetMap的POI数据，并进行初步的数据探索。
2. 收集健康相关结果数据，并将其与人口普查区边界和POI数据计数进行空间连接。
3. 进行主成分分析（PCA），选择最能捕捉方差的特征。
4. 使用选定的特征训练有监督的机器学习模型。
5. 使用模型预测测试集中的健康相关结果，并对结果进行验证和映射。

graph LR
    A[收集POI数据并探索] --> B[收集健康数据并连接]
    B --> C[主成分分析选特征]
    C --> D[训练机器学习模型]
    D --> E[预测并验证结果]

数据来源

研究使用了三个数据集：
- CDC的当地健康数据 ：“Local Data for Better Health”项目提供了县、地方、人口普查区和ZCTA级别的数据，通过创新的多级回归和后分层（MRP）方法获得了27项慢性病指标，本研究使用的特定数据集在地方层面有18项健康结果，还包含每个