基于机器学习的新型冠状病毒(COVID-19)疫情分析及预测

• 作者: 刘兆军 刘治 王志心
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 新型冠状病毒肺炎 传播模型 疫情拐点 最小二乘准则 梯度下降 确诊人数预测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: R318
• 字数: 2280字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2020.01.01

摘要

本研究采用数学建模的方式,在有限的数据下,通过机器学习对近期爆发的新型冠状病毒(COVID-19)肺炎确诊人数趋势进行了预测,根据有关部门发布的信息,预测了疫情拐点出现的时间,并对比了各省预计最终确诊人数所占的比例,以此为依据,大致划分了疫情的严重程度,对各省市人民防护工作有指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘兆军	山东大学信息科学与工程学院	12	50	4.0	6.0
2	王志心	山东大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0
3	刘治	山东大学信息科学与工程学院	5	20	3.0	4.0