2、新冠疫情预测模型的系统综述

新冠疫情预测模型的系统综述

1. 研究目标

新冠疫情的爆发及其对社会行为的影响，促使众多研究团队对病毒的多个方面展开调查，如流行病学特征、社会经济影响以及助力病毒传播的因素和参数等。本研究旨在系统回顾为新冠疫情开发的预测模型，具体目标如下：
- 系统回顾已开发的新冠疫情预测模型。
- 整理最常被引用的新冠统计/动态预测模型的基本工作原理。
- 综合并提取有关新冠预测模型的有用结果和结论。

为实现这些目标，提出了以下研究问题：
- 确定支持新冠感染预测的关键因素。
- 识别数据驱动建模中用于预测新冠感染的方法。

2. 文献筛选标准

为确保文献筛选的有效性，采用了以下纳入和排除标准：
- 文献类型 ：仅纳入已发表的文献，排除其他手稿。
- 特定领域 ：聚焦于新冠领域开发或使用的有效预测模型，排除其他无关文献。
- 语言要求 ：仅纳入英文的技术报告和手稿。

3. 质量评估与筛选过程

为避免偏差和错误，对文献进行了系统的质量评估。最初选取了近千篇文献，通过标题分析筛选出114篇，其中28篇为重复文献。进一步对标题、内容、摘要和结论进行审查，最终选定86项研究进行综述。

4. 研究方法

4.1 机器学习模型

基于新冠疫情的时间序列数据，众多研究采用机器学习模型来预测疫情传播，以下是一些典型模型：
|模型名称|模型描述|
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