新冠肺炎疫情趋势预测

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大赛简介

新冠肺炎疫情传播在全社会范围内对企业、经济、人民生活造成了巨大影响。随着疫情的持续发展,国家政府鼓励运用大数据、人工智能等技术,在疫情监测分析方面发挥支撑作用。

本赛题为FlyAI抗疫特别赛—新冠肺炎疫情预测,每天上午10点和下午18点将实时更新来自国家各地卫健委公布的最新疫情数据。

预测字段为:中国、中国湖北、韩国、日本、意大利。研究人员可每天提交最新预测模型,对未来30天内的国际疫情趋势进行预测。

本赛题暂定持续两个月,每个月进行一次排名成绩评比并发放排名奖和活跃参与奖

排名评比时间为3月31日下午20点

赛事主题和数据说明

赛题描述

本赛题为FlyAI抗疫特别赛—新冠肺炎疫情预测,每天上午10点和下午18点将实时更新来自国家各地卫健委及国际官方机构公布的最新疫情数据;预测字段为:中国、中国湖北、韩国、日本、意大利。研究人员可每天提交最新预测模型,对未来30天内的国际疫情趋势进行预测。

数据来源

国家各地卫健委、国际官方机构

数据描述

字段说明:

文件名 字段名称 字段类型 备注
startTime string 不为空 预测开始时间
endTime string 不为空 预测结束时间
place string 不为空 地点
population string 不为空 人口

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: date, country, countryCode, province, provinceCode, city, cityCode, confirmed, suspected, cured, dead,

输出字段: cityCode,

评审指标说明

  • 本赛题采用误差率绝对值的方式进行评估,即:|真实数据-预测数据|/真实数据
  • 最终评分排名依据是:最优7天预测误差率的均值误差率,当日无预测结果按'1'计算
  • 评审计算公式

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  • 竞赛排行榜
  • 自由练习榜单
排行榜将在次日的凌晨00点准时更新,不要着急哦!
第三名

提供者:FlyAI小助手

暂未公开
最优预测结果为0.0122;平均7日误差值为0.3431

2020-03-24 10:04:41

暂未公开
第三名

提供者:Black_bin

暂未公开
最优预测结果为0.02;平均7日误差值为0.4134

2020-03-30 10:04:46

暂未公开
第三名

提供者:我吃定了这第一

暂未公开
最优预测结果为11.9329;平均7日误差值为12.8089

2020-03-31 10:04:48

暂未公开
4

提供者:Ruthless Dragon

暂未公开
最优预测结果为11.9527;平均7日误差值为13.7787

2020-03-23 10:04:37

暂未公开
5

提供者:Keaton

暂未公开
最优预测结果为11.9527;平均7日误差值为13.7787

2020-03-23 10:04:37

暂未公开
6

提供者:gboy

暂未公开
最优预测结果为11.9527;平均7日误差值为13.7787

2020-03-23 10:04:37

暂未公开
7

提供者:zhr

暂未公开
最优预测结果为11.9527;平均7日误差值为13.7787

2020-03-23 10:04:37

暂未公开
第一名
nevin007 2020-04-01 20:35:13
2020-04-01 20:35:13
0
第二名
flyai会员1585661505 2020-04-02 18:20:45
2020-04-02 18:20:45
0
新冠疫趋势预测

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2.本地解压缩代码包文件,双击执行 flyai.exe 程序

第一次使用需要使用微信扫码登录 杀毒软件可能会误报,点击信任该程序即可

3.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

运行flyai.exe程序,点击"使用jupyter调试"按钮自动打开jupyter lab 操作界面

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

4.下载本地测试数据

运行flyai.exe程序,点击"下载数据"按钮,程序会下载100条调试数据

5.提交训练到GPU

运行flyai.exe程序,点击"提交GPU训练"按钮,代码将自动提交到云端GPU进行训练

返回sucess状态,代表提交离线训练成功,训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

更多参赛帮助请查看文档中心

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.打开运行,输入cmd,打开终端

Win+R 输入 cmd

3.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

4.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 flyai.exe ide 打开调试环境(第一次使用需要使用微信扫码登录)

操作过程有延迟,请耐心等待

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

5.提交训练到GPU

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !flyai.exe train 将代码提交到云端GPU免费训练

返回sucess状态,代表提交离线训练成功,训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

6.下载本地测试数据

首次成功执行本地调试命令后,将在本地代码包中自动生成"data"数据集文件夹

7.使用自己的Python环境

flyai.exe path=xxx 可以设置自己的Python路径

flyai.exe path=flyai 恢复系统默认Pyton路径

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1.进入代码编辑页下载当前代码

2.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

3.初始化环境登录

使用如下命令授权 flyai 脚本: chmod +x ./flyai

4.开启 Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 ./flyai ide 打开调试环境(第一次使用需要使用微信扫码登录) 操作过程有延迟,请耐心等待

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

或使用终端

执行下列命令本地安装环境并调试

./flyai test 注意:如果出现 permission denied 错误,需使用sudo运行

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

如果使用本地IDE开发,可以自行安装 requirements.txt 中的依赖,运行 main.py 即可

5.提交训练到GPU

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !./flyai train 将代码提交到云端GPU免费训练 返回sucess状态,代表提交离线训练成功,训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

或者在终端下使用 ./flyai train -b=32 -e=10

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

6.下载本地测试数据

首次成功执行本地调试命令后,将在本地代码包中自动生成"data"数据集文件夹

7.使用自己的Python环境

./flyai path=xxx 可以设置自己的Python路径

./flyai path=flyai 恢复系统默认Pyton路径

更多参赛帮助请查看文档中心

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