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自2019年12月以来,新冠肺炎(COVID-19)疫情在全球范围内持续扩散,不仅严重危害到世界各国人民的生命健康,对公共医疗卫生体系提出严苛考验,还对经济贸易活动造成了巨大冲击,对国际社会产生了深远影响.一些研究采用数学预测模型对病毒传播和疫情发展进行模拟仿真,以帮助研究人员和政策制定者了解病毒传播机理,采取合理防疫政策进而抑制病毒进一步传播.然而现有研究存在一定局限性,例如方法选择单一、过于依赖模型参数选择、病毒传播与政策调整导致的数据时变性等问题.为解决上述问题,本文提出了基于时变模型平均(TVJMA)、时变参数模型(TVP)、传染病vSIR模型(vSIR)、逻辑回归模型(LR)、多项式回归模型(PNR)、自回归移动平均(ARMA)六种模型方法的综合集成预测框架,对不同地区疫情最为严重的6个国家的累计确诊人数进行预测.结果表明,对于单一预测方法,TVJMA方法表现优于其他五种方法;综合集成预测方法在绝大多数情况下明显优于单一方法,特别是基于误差修正权重的多模型组合预测方法,显著地提高了预测精度.对于不同预测步长,综合集成预测方法具有稳健性. 相似文献