【摘 要】
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针对传统的流行性传染病学中基本传染数R_(O)难以准确估计以及单一模型预测精度低的缺陷,利用组合动态传播率替换基本传染数R_(O),提出基于支持向量回归的非线性时变传播率模
【机 构】
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上海工程技术大学数理与统计学院,南京信息工程大学环境科学与工程学院,代尔夫特理工大学代尔夫特应用数学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(Nos.11971302,62072296);全国统计科学研究项目(No.2020LY067)
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针对传统的流行性传染病学中基本传染数R_(O)难以准确估计以及单一模型预测精度低的缺陷,利用组合动态传播率替换基本传染数R_(O),提出基于支持向量回归的非线性时变传播率模型并对我国COVID-19疫情进行分析和预测。首先,计算动态传播率的离散值;其次,使用多项式函数、指数函数、双曲函数和幂函数分别对动态传播率的离散值进行拟合并基于最佳滑窗期k=3构建相应的预测模型;接着,基于拟合优度等评价指标选择最佳的三种单一模型并对其预测结果进行非线性组合;最后,利用非线性组合动态传播率模型对湖北、全国除湖北和全国C
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