注册 | 登录 | 举报
  • 首 页
  • 公告沙龙
    • 公告中心
    • 活动沙龙
  • 课程学习
  • 项目交流
    • 项目招募
    • 问答中心
  • 信息展示
    • 项目展示
    • 往年项目展示
    • 校内导师
    • 校外导师
  • 使用指南
    • 文件下载
    • 常见问题

举报该页有违规/非法信息


  • 最新

新冠肺炎疫情大数据分析与政策对疫情的影响

 信息与通信工程学院

Big Data Analysis and Policy Impact on COVID-19 Epidemic

2020年1月底爆发疫情,举国上下众志成城,共击疫情。其中数据在疫情控制与预测上发挥着重要作用,相关人员根据全国各地统计的疫情感染数据进行分析,成功的预测了疫情爆发的高潮时期和转折点,从而调整方案及时应对。同时数据的公开化使民众更加客观理智的了解疫情状况,疫情的预测使人们更能冷静对待减少恐慌心理。利用数学建模知识和Mathematica软件依据实际数据对疫情进行可视化分析,用线、柱、饼图等进行表示,展现疫情的进程。方便决策者根据每日感染人数的变化趋势把握疫情发展动态。同时建立刻画感染人数变化的数学模型,预估每日新增感染人数后期利用前期数据建立数学模型,预测转折点,不断修改以贴近实际数据,分析偏差原因并归纳总结。

项目分数

项目信息

  • 项目动态
  • 项目相关人员
  • 项目荣誉
  • 留言

项目负责人

郭梦瑶2018级 理学院 数学

项目成员

王雨晨2018级 理学院 数学与信息科学试验班

指导老师

吴建伟信息与通信工程学院 高级工程师

吴江计算机学院(国家示范性软件学院) 工程师

评审老师

孙文生信息与通信工程学院 副教授

杨阳人工智能学院 副教授

苏驷希信息与通信工程学院 副教授

暂无留言
该项目暂无荣誉
邮箱:buptwin@bupt.edu.cn;传真:010-62285134;电话:010-62281946;地址:北京邮电大学教一楼323; 邮编:100876
北京邮电大学叶培大创新创业学院 © Copyright 2017
Baidu
map