基于机器学习的新型冠状病毒(COVID-19)疫情分析及预测
王志心
刘治
刘兆军
1.山东大学信息科学与工程学院,青岛2662372.山东大学信息科学与工程学院,青岛2662373.山东大学信息科学与工程学院,青岛266237
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.
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
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：山东省自然科学基金重大基础研究资助项目(ZR2019ZD05)
论文发表日期：2020-03-25
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1-5 )
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