¿Son confiables los datos de pronóstico del sistema de pronóstico de epidemias globales de la Universidad de Lanzhou?

El desarrollo de cualquier cosa tiene sus propias leyes. Si podemos obtener suficientes datos reales, podemos construir un modelo del desarrollo de esto. De esta forma, podemos predecir el desarrollo de esta materia en base a las leyes del modelo. O podemos optimizar los factores que influyen en función del modelo digital original para lograr propósitos de predicción. Sin embargo, el sistema de predicción no es omnipotente y sólo puede proporcionar alguna orientación para el desarrollo de las cosas.

El sistema de predicción de epidemias globales de la Universidad de Lanzhou predice la epidemia basándose en el modelo epidémico SIR. Los datos de pronóstico del sistema de pronóstico de epidemias globales de la Universidad de Lanzhou siguen siendo muy precisos.

Sistema de pronóstico de epidemias globales de la Universidad de Lanzhou El sistema de pronóstico de epidemias globales de la Universidad de Lanzhou fue desarrollado con éxito por el profesor Huang Jianping, director del Centro de Innovación Colaborativa del Departamento de Seguridad Ecológica Occidental de la Universidad de Lanzhou. El Sistema Global de Pronóstico de Epidemias de la Universidad de Lanzhou no solo predice la epidemia en China, sino que también predice la epidemia en más de 190 países de todo el mundo.

El sistema de predicción de epidemias globales de la Universidad de Lanzhou se basa en el modelo de enfermedades infecciosas SIR y optimiza los parámetros para lograr el propósito de predecir la epidemia. La predicción del sistema de pronóstico de epidemias globales de la Universidad de Lanzhou sobre la epidemia en Hebei está muy cerca de la situación real. Por tanto, la precisión de este sistema sigue siendo muy fiable.

El papel del big data El modelo de enfermedades infecciosas SIR es en realidad un modelo de enfermedades infecciosas muy común. Este modelo tiene muchas variantes. De hecho, para la predicción de enfermedades infecciosas, si se pueden obtener suficientes datos reales, se puede predecir la tendencia de la epidemia. La dificultad aquí es la precisión de los big data.

Si los datos no son lo suficientemente precisos, incluso si los parámetros del modelo están optimizados, la tendencia predicha por el sistema de predicción será incorrecta.

Todos, si tienen opiniones diferentes sobre la precisión del sistema de predicción de epidemias globales de la Universidad de Lanzhou, pueden expresar sus opiniones en el área de comentarios.