14、新冠疫情预测与视障交互语音助手技术解析

新冠疫情预测与视障交互语音助手技术解析

新冠疫情预测系统

在应对新冠疫情的过程中，准确预测每日新增阳性病例对于公共卫生决策和资源分配至关重要。下面详细介绍一个用于预测泰米尔纳德邦新冠每日新增阳性病例的系统。

系统设计流程

该系统的整体流程如下：

graph LR
    A[下载历史数据] --> B[提取统计特征]
    B --> C[数据清洗与填充]
    C --> D[加载数据集到Python环境]
    D --> E[数据可视化]
    E --> F[数据预处理]
    F --> G[构建CNN - LSTM神经网络]
    G --> H[训练神经网络]
    H --> I[保存训练模型]
    I --> J[获取最新数据]
    J --> K[进行预测]
    K --> L[在Web应用展示结果]

1. 下载模块 ：从 tn.data.gov.in 和 google.com 下载历史新冠数据和移动性数据，并存储在本地文件系统。将日期格式化为与URL兼容的字符串，使用 .csv 文件记录某日期数据是否可用。
2. 新冠数据收集模块 ：将各个源文件编译并格式化为单个Pandas数据框对象，导入单个文件的数据，检查并纠正新值和总值中可能存在的交换值。