【摘 要】
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目的比较不同国家未来疫情发展趋势,预测高校复学时间及方式。方法统计疫情相关数据;建立BP神经网络(BPNN)模型预测未来180天各国疫情发展;并结合SEIR模型对中国高校复学时间
【机 构】
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华中科技大学同济医学院附属协和医院口腔医学中心,口腔颌面发育与再生湖北省重点实验室,华北电力大学自动化系
【基金项目】
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湖北省卫生健康委员会科学基金项目(WJ2019M157)
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目的比较不同国家未来疫情发展趋势,预测高校复学时间及方式。方法统计疫情相关数据;建立BP神经网络(BPNN)模型预测未来180天各国疫情发展;并结合SEIR模型对中国高校复学时间及方式进行理论分析。结果BP神经网络模型可以对疫情发展进行合理预测;在3个样本中,中国疫情已基本趋于稳定,意大利累计确诊人数将在11月初达到峰值,美国疫情峰值的出现将不早于明年1月中旬。在疫情防控较好的中国,若在疫情发生120天后采取严格管控下的部分复学或全面复学,学校产生二次暴发的可能性很小;若在疫情发生120天后采取无严格管控
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