基于新增确诊数据和光滑算子对FUDAN-CCDC模型反演算法的改进

摘要

2019年12月,新型冠状病毒肺炎(Corona-Virus-Disease,COVID-19)的疫情被人们识别认知,全世界都开始重视这个疫情.截至2020年4月21日24时,全球已累计确诊2568603例.科学地预测疫情发展趋势对疫情防控至关重要.FUDAN-CCDC模型用于国内疫情的预测产生了很好的效果,但是在用于欧美国家的疫情分析预测时效果不是很理想.本文对FUDAN-CCDC模型的优化目标进行了改进,考虑了新增数据的拟合,并考虑了欧美疫情数据的周末现象,提出对数据进行光滑预处理.新加入的两种可能的反演优化目标的改变,会对零增时间有较大的影响.在此基础上进一步发展的算法,可以得到更好的拟合和预测效果.