数据驱动的学校疫情预测模型的构建研究

• 作者: 赵荟宇 王琦 崔占
• 来源期刊: 中国信息技术教育
• 关键词: 深度学习 人工神经网络 预测模型 疫情
• 年，卷（期）: 2020,（24）
• 所属期刊栏目: 理论与探索
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: G434
• 语种: 中文

摘要

近年来,北京市多次暴发流行性疾病,造成多次区域性停课事件.本文从数据角度出发,利用已有数据对学校学生的生病人数进行预测,以作案例研究.本研究以北京某小学一年的数据作为训练样本和测试样本,利用人工神经网络构建了学校疫情预测的模型,结果表明,该模型可以有效预测学生生病人数及变化趋势,避免人为因素的干扰.