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一、引言

A. 新冠肺炎疫情的全球影响和紧急性

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，对世界各国人民的生命健康和经济贸易活动造成了巨大冲击。作为一种高传染性病毒，新冠肺炎的传播速度之快和传染性之强使得各国政府和国际社会不得不采取紧急措施来遏制疫情的蔓延。

新冠肺炎疫情不仅对人们的生命健康构成严重威胁，还给公共医疗卫生体系带来了巨大挑战。医疗资源的短缺和医护人员的压力加大让各国的医疗体系面临巨大的压力。此外，由于病毒的传播性质和各国的防疫措施不一致，新冠肺炎也对全球经济贸易活动造成了严重冲击。旅游、航空、酒店、餐饮等行业遭受了巨大损失，全球供应链也面临断裂的风险。

B. 研究目的和意义

针对新冠肺炎疫情的严峻形势，研究人员和政策制定者亟需了解病毒的传播机理，以制定和调整合理的防疫政策。数学预测模型在疫情预测中具有重要作用，可以通过对病毒传播过程的建模和仿真来预测疫情的发展趋势，为研究人员和政策制定者提供科学依据。

然而，现有研究在采用数学预测模型进行疫情预测时存在一定局限性。首先，方法选择单一，往往只使用一种模型进行预测，忽视了不同模型之间的差异性和优势。其次，过于依赖模型参数选择，不同参数的选取可能导致不同的预测结果，影响预测的准确性。此外，病毒传播和政策调整可能导致数据的时变性，而现有研究往往没有考虑到这一问题。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于综合集成预测方法的新冠肺炎疫情预测框架。该框架采用了六种不同的数学预测模型，包括时变模型平均（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）和自回归移动平均（ARMA）。通过将这些模型进行集成，可以综合利用它们的优势，提高预测的准确性和稳健性。

本研究的目的是为研究人员和政策制定者提供一种可行的预测方法，帮助他们更好地了解新冠肺炎疫情的发展趋势和制定相应的防控策略。通过综合集成预测方法，可以有效地提高预测的准确性和可操作性，为应对疫情提供科学支持。未来的研究可以进一步改进和优化综合集成预测方法，结合更多的数据和因素进行预测分析，以提高预测的准确性和可靠性。二、相关研究综述

A. 数学预测模型在疫情预测中的应用

随着新冠肺炎疫情的全球蔓延，越来越多的研究人员开始利用数学模型对病毒传播和疫情发展进行预测和模拟。数学预测模型能够基于已有的疫情数据和相关参数，通过建立数学方程来模拟病毒传播的规律和趋势，从而为研究人员和政策制定者提供科学依据。

目前，常用的数学预测模型主要包括传染病传播模型、时间序列模型和机器学习模型。传染病传播模型是基于传染病传播的特点和规律建立的数学模型，如传染病vSIR模型。时间序列模型是基于时间序列数据的统计分析方法，如自回归移动平均（ARMA）模型。机器学习模型则是基于机器学习算法对疫情数据进行学习和预测，如逻辑回归模型和多项式回归模型。

B. 现有研究存在的局限性

尽管数学预测模型在新冠肺炎疫情预测中发挥了重要作用，但目前的研究存在一定的局限性。

首先，现有研究中常常使用单一的预测方法，如只采用传染病传播模型或时间序列模型进行预测。这种方法的局限性在于单一模型往往无法全面考虑疫情传播的复杂性和不确定性，容易导致预测结果的偏差。

其次，现有研究过于依赖模型参数的选择。不同的模型参数选择可能导致不同的预测结果，而现有研究往往没有对参数选择进行充分的验证和比较，从而影响了预测的准确性和可靠性。

内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 计确诊人数进行了预测，未来可以扩大样本范围，包括更多的国家和地区，以提高预测的泛化性。其次，本研究使用的模型方法可以进一步改进和优化，结合更多的数据和因素进行预测分析，以提高预测的准确性和可操作性。此外，本研究所采用的数据是公开的统计数据，可能存在一定的不确定性和偏差，未来可以考虑结合更多的数据源，如社交媒体数据和移动电话数据，以提高数据的全面性和精确性。

未来的研究可以进一步探索疫情传播的影响因素，包括社会行为、政府干预措施和经济发展等因素，以建立更加综合和复杂的预测模型。此外，可以结合人工智能和机器学习等技术，提高预测模型的自动化和智能化水平，以应对不同场景下的疫情预测需求。

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