疫情发展模型的算法

‘壹’ 27岁华裔小伙自建最准新冠预测模型

是的，2020年春天，权威的统计模型应运而生，当公众试图判断冠状病毒在3月和4月可能会有多大影响时，人们一再提到两个预测系统：一个来自伦敦帝国理工学院建立，另一个来自总部位于西雅图的卫生计量与评估研究所（下文简称IHME）。

但这些模型的预测结果大相径庭，帝国理工学院警告称，到去年夏天，美国可能会有多达200万人死于新冠，而IHME的预测要保守得多，预计到8月将有6万人死亡。事实证明，两者的预测都不是很准确。截至8月初，美国死亡人数最终达到了16万人。

去年春天预测数据的巨大差异引起了当时26岁的数据科学家顾友阳（Youyang Gu，音译）的注意。这个年轻人拥有麻省理工学院的电气工程和计算机科学硕士学位，还有一个数学学位，但没有接受过医学或流行病学等流行病相关领域的正式培训。尽管如此，他认为他处理数据模型的经历在疫情期间可能会派上用场。

4月中旬，顾友阳和父母住在加州的圣克拉拉，他花了一周时间建立了自己的新冠病毒死亡人数预测模型和一个展示病例信息的网站。不久之后，他的模型预测的结果开始比那些拥有数亿美元资金和数十年经验的机构预测的结果更加准确。

(1)疫情发展模型的算法扩展阅读：

顾友阳的模型中新颖、复杂的变化来自于他使用机器学习算法来打磨他的数据

从麻省理工毕业后，顾磊在金融行业工作了几年，为高频交易系统编写算法，如果他想保住这份工作，他的预测必须是准确的。

当谈到新冠疫情时，顾友阳不断地将他的预测结果与最终报告的死亡人数进行比较，并不断调整他的算法，以便得出更精确的预测。尽管这活和一份耗费精力的全职工作需要的时间一样多，但顾友阳还是自愿花时间去做，依靠自己的积蓄生活。他希望他的数据不存在任何利益冲突或政治偏见。

尽管并不完美，顾友阳的模型从一开始就表现良好。他在4月底预测，到5月9日，美国将有8万人死亡。实际死亡人数为79，926人。

IHME 4月底的一份类似预测称，美国在2020年全年的死亡人数不会超过8万人。顾友阳预测5月18日的死亡人数为9万人，5月27日的死亡人数为10万人，再一次和实际数字相吻合。

‘贰’ 新冠疫情的传播第一波,第二波是怎么测算出的

新冠疫情的传播第一波和第二波是基于感染人数和传播速度的变化来测算的。第旅燃一波疫情爆发时，全球范围内的感染人数和死亡人数一直呈上哗镇销升趋势，后来随着各国采取措施进行防控，感染人数逐渐趋于稳定，形成了疫情的第一波。第一波疫情的结束通常是通过达到一定的感染人数峰值后逐渐下降。乱游第二波疫情是指在第一波疫情结束后，又出现新的感染高峰。这通常是因为防控措施的放松导致病毒再次传播。第二波疫情的测算主要基于第一波结束后的感染人数和传播速度，以及各国继续采取的防控措施来预测疫情的发展趋势。

‘叁’ 数学建模累计确诊怎么计算的

首先，我们建立数学建模来预测疫情发展趋势。

我们采用结合传播网络机制的SEIR模型【易感-潜伏-感染(患病)-治愈】，基于2020年1月10日至2月11日的新冠肺炎疫情数据，建立一个描述疫情发展变化的动力学系统.

通过MATLAB计算仿真程序求解相关参数和模型结果，并用统计学指标来评估结果的误差，然后评估效果较好的模型则用于对疫情发展趋势做短期预测和中长期预测。

其次，我们结合统计学原理做全面而深入的数据分析。

我们重点研究疑似、确诊、重症、死亡、治愈、密切接触、医学观察等数据，讨论各项数据之间的内在关联，以及分析基于数据的各项统计学指标的实际含义，得出对战胜疫情有用的启示。

最后，我们综合现实因素和理论依据给出战胜疫情的拙见。

我们综合考虑当前的疫情发展实情、国家的应急措施和相关不确定性因素，基于数学模型和数据分析的结论，对疫情未来发展做长期判断，给出战胜疫情过程中的重要防控关卡和几个重要时间节点。