COVID-19疫情预测模型的研究进展

摘要：

新型冠状病毒肺炎(Corona virus disease 2019,COVID-19)疫情自2020年1月暴发以来,已成为国际关注的突发公共卫生事件,新型冠状病毒肺炎疫情预测模型在疫情防控中发挥着重要作用,主要应用于疫情发展趋势预测、疫情防控措施效果评价、疫情预警和日常监控等方面.其中时间序列模型适用于研究时间因素和疫情发展的关系;传染病动力学模型能够考虑多种因素对疫情的影响;复杂网络模型比较贴近真实世界,适用于分析空间因素对疫情的影响;而机器学习模型在处理复杂多变、大样本量、高维度的数据方面具有优势;同时多学科交叉的预测模型也越来越多,是未来的研究趋势.但目前在疫情数据处理、模型适用场景、模型检验和评价以及模型准确性等方面还存在一些难点和问题.

关键词：新型冠状病毒肺炎;疫情预测;模型

所属期刊栏目：42

分类号：R181.2+5(流行病学与防疫)

资助基金：赣南医学院新冠肺炎应急项目;江西省大学生创新创业训练计划省级重点项目

在线出版日期：2022-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：37-43