文档名：新冠病毒疫情预测模型研究方法评述
新型肺炎冠状病毒(世界卫生组织命名为COVID-19,简称新冠病毒)具有很强的传染性,对疫情发展趋势进行准确的预测具有重大的现实意义.文中从传统模型和机器学习两个方向分析了不同预测模型，比较了模型的预测结果，并与现有数据进行了分析对比，同时对疫情的发展和我国抗疫的实际情况进行了评估,介绍了目前疫情预测的主流算法及其优缺点,以期为制定重大疫情的防控措施提供参考.
作者：宁晴鲍泓徐成
作者单位：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101
母体文献：中国计算机用户协会网络应用分会2020年第二十四届网络新技术与应用年会论文集
会议名称：中国计算机用户协会网络应用分会2020年第二十四届网络新技术与应用年会
会议时间：2020年12月1日
会议地点：北京
主办单位：中国计算机用户协会
语种：chi
分类号：
关键词：新型肺炎冠状病毒 疫情防控 预测模型 机器学习
在线出版日期：2021年7月19日
基金项目：
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