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新冠肺炎疫情全球预测系统
世界上第一个全球疫情预测系统,兰州大学制作。COVID-19全球预测系统(GPCP)基于实时更新的流行病数据,对每个国家的逐日和季节性新增新冠肺炎发病数进行可靠预报。模型的第一版使用了改良的SIR流行病模型,该模型结合了全球真实流行病数据,同时考虑气象因素和隔离措施对于COVID-19传播的影响。第二版使用了更复杂的SEIR模型。在这一版本中,我们考虑了社区解封时间以及市民自我隔离对于疫情发展的影响。第二版模型可以用来进行季节性预测及疫情的二次爆发的预测。模型的参数通过真实流行病数据反演得到。与此同时,我们利用EEMD-ARMA方法对预测结果进行修正,以得到更优的预测效果。
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