[论文解读] Propagation analysis and prediction of the COVID-19

Lixiang Li, Zihang Yang+8 more|arXiv (Cornell University)|Mar 15, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 9被引用 204

一句话总结

本文使用官方数据对COVID-19传播进行建模，模型曲线与观测曲线之间的误差在3%之内，并演示了疫情动态的前向预测和向后推断。

ABSTRACT

Based on the official data modeling, this paper studies the transmission process of the Corona Virus Disease 2019 (COVID-19). The error between the model and the official data curve is within 3%. At the same time, it realized forward prediction and backward inference of the epidemic situation, and the relevant analysis help relevant countries to make decisions.

研究动机与目标

• 利用官方数据及时理解COVID-19传播动态。
• 建立与观测病例曲线拟合准确的数据驱动传播模型。
• 实现前向预测和向后推断以支持政策决策。

提出的方法

• 利用官方数据建模研究COVID-19的传播过程。
• 将模型曲线与官方数据之间的误差量化为在3%之内。
• 进行疫情动态的前向预测与向后推断。

实验结果

研究问题

• RQ1 官方数据在多大程度上能够准确建模COVID-19的传播动态？
• RQ2 该模型能否提供对疫情轨迹的可靠前向预测？
• RQ3 是否能够从观测数据回推以重建过去的疫情状态？

主要发现

• 模型与官方数据曲线之间的误差在3%之内。
• 该方法实现了对疫情轨迹的前向预测。
• 该方法实现了对疫情态势的向后推断。