新型冠狀病毒傳播與康復數據模型預測
新型冠狀病毒傳播預測模型
- 中國(內地)從1月20日起開始記錄大量的疫情數據，歷經了一輪完整的發展過程 。然而，其他國家正在經歷疫情的高速發展期，時間太短，難以實現可靠的建模。
- 我們基於中國(內地)的數據建模，以預測未來14天時間內其他國家或地區的疫情。我們通過每日新增確診病例數據，建立因果模型，用來預測每日新增死亡和治癒數據。
- 我們對死亡和治癒過程建模的靈感來源於化學生產過程，每一個模型只含有三個參數，但能抓取基本的動力學特徵。我們的數學模型雖然簡單但是卻非常有效，在對死亡和治癒數據的預測上具有可解釋性。另外，我們對新確診數據建立簡單的神經網絡模型。
- 治癒病例數和死亡病例數的兩個預測模型有著不同的動力學特征，治癒過程的速度比死亡過程的速度慢幾乎兩倍。通過中國(內地)數據的訓練，我們的模型顯示出， 宏觀上病例從確診到首批治癒大概需要12天，末批大概需要60天的時間，而從確診到首批死亡則僅需要2-4天，末批大概需要30天的時間。
- 雖然中國(內地)數據在湖北省外其他地區和武漢地區有較大差異，但是模型整體上在多個地區的預測表現都非常好，除了意大利地區的死亡過程。因此，我們針對意大利的死亡病例數建立了另外一個預測模型，用於預測意大利和倫巴第大區的數據。
作者
- 香港城市大學秦泗釗院長及講席教授, 張清鵬助理教授, 敬馮時(博士生)及袁哲(數據科學碩士生)
- 南加州大學郭思逸(博士生)、李哲宇(博士生)及凌威(博士生)
- 聯絡: 葉慧欣女士 (emilyyip@cityu.edu.hk)
中國(內地)-湖北以外的地方
- 我們使用的每日新增數據是未經任何人工修正的原始數據，儘管在2月12日當天由於領導更換(而帶來的統計口徑變更)所導致的確診病例數激增的情況。
- 五個預測曲線圖是用當日預測和四天之前的四次預測。
- 對於未來的累計確診病例總數預測，我們使用了一個簡單的神經網路。
For interactive graphs, please see China outside of Hubei.
武漢
- 我們使用的每日新增數據是未經任何人工修正的原始數據，儘管在2月12日當天由於領導更換(而帶來的統計口徑變更)所導致的確診病例數激增的情況。
- 五個預測曲線圖是用當日預測和四天之前的四次預測。
- 對於未來的累計確診病例總數預測，我們使用了一個簡單的神經網路。
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Last updated on 3 May, 2020
加拿大
- 將中國(內地) 的治癒與死亡預測模型用於預測加拿大的相應數據，且效果很好。
- 五個預測曲線圖是用當日預測和四天之前的四次預測。
- 對於未來的累計確診病例總數預測，我們使用了一個簡單的神經網路。
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Last updated on 3 May, 2020
德國
- 將中國(內地) 的治癒與死亡預測模型用於預測該地區的相應數據，且效果很好。
- 五個預測曲線圖是用當日預測和四天之前的四次預測。
- 對於未來的累計確診病例總數預測，我們使用了一個簡單的神經網路。
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Last updated on 3 May, 2020
意大利
- 意大利每日治癒病例數很小，但是用基於中國(內地)數據的治癒預測模型來預測意大利的治癒數據在效果上很好。
- 意大利的死亡病例數據足以建立模型。意大利的死亡預測模型快於中國(內地)的死亡預測模型，且還會有更快的增長。
- 五個預測曲線圖是用當日預測和四天之前的四次預測。
- 對於未來的累計確診病例總數預測，我們使用了一個簡單的神經網路。
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Last updated on 3 May, 2020
倫巴第大區
- 倫巴第大區每日治癒病例數很小，但是用基於中國(內地)數據的治癒預測模型來預測倫巴第大區的治癒數據在效果上很好。
- 將意大利的死亡預測模型用於預測倫巴第大區的死亡病例數據。
- 五個預測曲線圖是用當日預測和四天之前的四次預測。
- 對於未來的累計確診病例總數預測，我們使用了一個簡單的神經網路。
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Last updated on 3 May, 2020
西班牙
- 將中國(內地) 的治癒與死亡預測模型用於預測該地區的相應數據，且效果很好。
- 五個預測曲線圖是用當日預測和四天之前的四次預測。
- 對於未來的累計確診病例總數預測，我們使用了一個簡單的神經網路。
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Last updated on 3 May, 2020
美國
- 將中國(內地) 的治癒與死亡預測模型用於預測美國的相應數據，且效果很好。
- 五個預測曲線圖是用當日預測和四天之前的四次預測。
- 對於未來的累計確診病例總數預測，我們使用了一個簡單的神經網路。
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Last updated on 3 May, 2020
預測確診病例
香港
中國(內地)-湖北以外的地方
湖北
武漢
加拿大
德國
南韓
意大利
倫巴第大區
西班牙
美國
Last updated on 26 April, 2020