-
1 确定模型需求：
- 定义问题：我们的目标是预测未来一周的流感活动水平，以帮助公共卫生部门做出相应的决策。
- 确定用例：通过提前预测流感活动水平，公共卫生部门可以采取相应的措施，如加强宣传、调配医疗资源等，以应对可能的流感爆发。
- 确定性能指标：我们可以使用准确度和F1分数作为性能指标，准确度衡量模型在预测流感活动水平方面的整体准确性，F1分数同时考虑了准确率和召回率。
-
2 收集数据：
- 确定数据需求：我们需要收集历史流感病例数据和相关的气象数据。历史流感病例数据可以从公共卫生部门或医疗机构获取，气象数据可以从气象局或相关网站下载。
- 收集数据集：从不同年份的历史数据中选择合适的时间范围，提取日期、流感活动水平以及与流感相关的气象因素等数据。将这些数据整理成一个数据集，并确保每个样本的数据是对应的。
- 数据清洗和预处理：处理缺失值，例如使用插值方法填充流感活动水平的缺失值；去除异常值，例如根据统计分布规律剔除与历史数据显著偏离的异常值；进行数据转换和归一化处理，以确保数据符合模型的输入要求。
-
3 构建模型：
- 选择深度学习框架：例如选择TensorFlow作为深度学习框架，因为它有强大的深度学习功能和广泛的社区支持。
- 设计模型架构：可以选择典型的循环神经网络 (RNN) 模型，如长短期记忆网络 (LSTM) 或门控循环单元 (GRU)。这些模型适用于时间序列数据的建模和预测任务。
- 定义模型参数：确定模型的超参数，如RNN层的单元数量、学习率、最大训练轮数等。同时，可以选择一种适当的损失函数（如交叉熵）和优化算法（如梯度下降）。
-
4 训练模型：
- 准备训练数据：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常可以按照80:10:10的比例划分。确保数据集的时间顺序，将早期的数据用于模型的训练，后期的数据用于模型的验证和测试。
- 初始化模型参数：对模型的各个权重进行随机初始化。
- 前向传播和反向传播：执行前向传播和反向传播算法，计算模型的预测值和损失，并使用优化算法（如随机梯度下降）逐渐调整模型的参数。
- 迭代训练：设置合适的停止条件（如达到最大训练轮数或验证集上的损失函数收敛），并通过多次迭代训练模型。
-
5 测试模型：
- 使用测试集评估模型性能：将测试集输入训练后的模型中，计算模型的预测结果，并与实际流感活动水平进行比较。计算准确度、精确度、召回率和F1分数等性能指标，以评估模型的性能。
- 分析和优化模型：根据测试结果进行模型调整和优化。例如，调整模型架构、调整超参数、增加训练数据量或改进数据预处理过程。
-
6 部署模型：
- 选择部署环境：确定将模型部署到哪种环境中，例如云平台、本地服务器或移动设备。
- 设计部署架构：为模型的部署设计合适的架构，包括模型运行时和服务器架构。确保模型能够高效地执行推理任务，并能够处理用户的请求。
- 部署模型：将训练好的模型部署到目标环境中，并配置相关的软硬件环境。进行性能测试，确保模型在部署环境中的稳定性和可用性。
-
7 开发套壳：
- 确定套壳需求：根据预测流感活动水平的用例，设计用户界面的功能和交互需求，例如创建一个能够接收用户输入、展示预测结果和提供可视化图表的界面。
- 设计套壳界面：使用GUI工具包（如PyQt或Tkinter）设计和实现用户界面，包括输入控件、图表控件和结果展示区域等。
- 集成模型：将训练好的模型嵌入到套壳中，实现用户输入数据的预处理和模型的推理过程，并将预测结果展示给用户。
- 测试和优化：对套壳进行测试和优化，确保其与模型的交互正常且性能良好。
