甘雨，吴雨，王建勇

（四川大学 计算机学院，四川 成都 610065）

2019年12月，新型冠状病毒肺炎疫情(corona virus disease 2019, COVID-19)在中国湖北省武汉市爆发。新型冠状病毒传染速度极快，短时间内即造成多人感染。为控制疫情，武汉市于2020年1月23日实施封城管理，此后全国多个省市相继启动突发公共卫生事件Ⅰ级响应机制。2020年1月31日，世界卫生组织宣布COVID-19疫情构成“国际关注的突发公共卫生事件”，后于当地时间2020年3月11日宣布COVID-19疫情成为全球大流行。一时之间，疫情的发展趋势成为全国乃至世界人民共同关注的问题。通过对疫情发展趋势的有效预测可对人们提前制定应对措施提供帮助。从疫情爆发初期开始，世界范围内就有诸多学者对疫情情况进行了预测[1-3]。

SIR模型[4-5]和SEIR模型[6-7]都是常用的传染病模型，被用来对传染病传播情况进行模拟和预测。文献[8]使用SEIR模型对武汉当时的疫情规模以及武汉和全国其余地区的疫情峰值进行了预测。文献[9]考虑到人口的流动情况，对SEIR模型进行改进，使用改进后的模型对国内疫情趋势进行预测。文献[10]使用基于年龄的SEIR模型对美国的疫情感染人数和死亡人数进行了预测。传统SIR模型和SEIR模型的局限性在于模型参数都是常数，无法随着现实世界中真实情况的变化而改变。在以往的工作中，模型参数的计算通常需要人为划分时间段，使用不同时间段的数据进行分段计算，以实现动态预测。针对此问题，文献[11]基于启发式算法[12]，对SEIR模型中的参数不断进行随机采样并通过均方根误差最小的约束原则，获得参数的最优解，从而对武汉的疫情拐点进行预测。……