本文利用Python爬蟲技術,獲取國家衛(wèi)健委每日發(fā)布的新冠肺炎相關病例(確診、疑似、治愈、死亡)數(shù)據,基于疫情初期數(shù)據用SIR模型建立疫情變化趨勢圖,再結合政府制定的一系列干預政策,考慮其他影響疫情發(fā)展的因素,用改進的SIR模型對疫情進行預測,并對疫情的發(fā)展階段和趨勢進行評估,得出在政府干預下,新冠肺炎疫情高峰下降及結束時間提前,肯定了政府干預措施的必要性,為世界各國建立有效的疫情防控提供參考。

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 SIR模型建立
3 SIR模型改進
4 結論



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