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COVID-19流行趋势预测成果 已有1人参与
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COVID-19流行趋势预测成果 新型肺炎席卷全国，延迟复工、推迟开学，在家宅了一周又一周，脑袋顶上已经要长蘑菇了。近期，新冠肺炎疫情确诊病例增速连日下降，湖北以外省份实现个位数新增，疫情发展呈现平缓甚至偏可控趋势，全国人民都在关心疫情的“拐点”究竟何时到来，疫情发展最终将会走向何种结局？ 与其自己毫无根据的猜测，不如看下科技前沿的学者专家对疫情留情趋势做怎样的预测，清华大学计算机系AMiner团队联合智谱.AI利用AI+大数据推出COVID-19学术成果时间线产品（https://www.aminer.cn/ncp-pubs），挖掘展示COVID-19相关的学术成果，包括论文、事件和观点，小编从产品中摘录了出了知名学术机构和学者专家利用数据和专业知识对疫情趋势的预测： 钟南山团队（2.27日预测） COVID-19疫情感染高峰应该是应该是2月中，接近2月底；在疫情控制时间上，钟南山团队在传统模型的基础上，加入了国家强力干预因素和春节后回流高峰影响的因素，预测疫情得到控制的时间在4月底。 东南大学（2.22日预测）： COVID-19 的基本生殖数R0为3.56，对于湖北以外的区域，每日确诊的新病例数于2月6日至10日到达拐点;最大的感染病例数高峰到达时间是3月3日至9日;患者实时人数将在3月12日到3月15日达到峰值。 方法：东南大学提出了Flow-SEHIR模型，在在前面三次预测模型的基础上我们进一步分析了中国2019-nCoV（COVID-19）的趋势。 上海交通大学（2.19日预测） 湖北省在相对乐观的情况下（每日NCC衰减率为-5％），高峰期将在2月28日至3月2日左右到达；在相对悲观的情况下，高峰期期是4月6日至4月14日 方法：根据中国卫健委报告的病例（2019年1月25日至2020年2月28日）使用数据资源作为训练集，结合医学观察，出院，感染，非严重，感染和严重，治愈和死亡数据，以推断出高峰感染时间的到来和感染的次数随后几天在武汉市发生的严重和严重病例。 清华大学、北京大学（2.18日预测） ： 北京、上海和除湖北外其他地区抗流行病的成功将不迟于3月中旬。武汉的局势仍然非常严峻，预计它将在4月初结束。 方法：该团队提出一种数学模型来分析这种流行病，它是基于一种动态机制，该机制将隐性潜伏性和传染性病例的内在影响纳入了整个传播过程。同时，通过数据相关性分析，预测最近的公共数据，回溯以及敏感性分析验证了该模型。 中科院（2.18日预测）： 湖北省疫情还要持续至少2周（自2.18日期），而在全国其他地区，疫情可望1周左右达到顶峰。 方法：基于中国卫健委及湖北省卫健委每日公布的累计确诊数，采用逻辑斯蒂模型对数据进行了拟合，以期给该疾病的防控治提供科学依据。通过公布的疫情数据，我们反演了模型的参数，进而有效地模拟了目前疫情的发展，并预测了疫情未来的趋势 |
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1、新型冠状病毒缩写为：2019-nCoV ； 新型冠状病毒引发的疾病命名为：2019冠状病毒病，英文缩写COVID-19 (Corona Virus Disease 2019) 2、神经网络的两大功能：分类、预测。不知道面对2019-nCoV，有多少是用神经网络做预测的。 其实我一直想要利用神经网络技术在2019-nCoV发展预测方面做点实验，刷一篇论文。 但苦于 一是没数据、二是没时间，一直没开展。 3、2013年的文章《The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena》， 利用“有效距离”讨论城市间病毒传播与扩散行为。 我觉得这也是个很好的突破点。 4、东南大学在2.22日预测中认为2019-nCoV的基本再生数R0为3.56。 我认为这个过低了，有专家认为至少是6，我认为可能还不止。 |
2楼2020-04-03 16:16:40
