张恺悦，詹秀秀，张子柯

(阿里巴巴复杂科学研究中心，杭州师范大学阿里巴巴商学院，浙江 杭州 311121)

2019年底，新型冠状病毒肺炎(下文简称COVID-19)疫情在武汉暴发.疫情暴发时，正值春运期间，导致疫情在短时间内大范围传播.2020年3月11日，世界卫生组织(WHO)正式宣布，将2019新型冠状病毒疫情从流行病升级为全球大流行病.截至2020年10月12日，国内累计确诊病例为91,352例，世界范围内累计确诊病例为37,718,489例[1].这场全球公共卫生危机，给社会治理、生活和经济等诸多方面带来了深刻影响.为了控制疫情的发展，在疫情暴发后，国家采取了最全面最严格最彻底的防控措施，全国人民按照专家建议居家隔离，才使得疫情快速得到控制.

从疫情开始以来，大量研究人员对COVID-19进行了研究，这些研究主要集中于医学方面[2-3]和疫情预测分析方面.在对疫情进行预测分析时主要使用大数据、传播动力学模型[4-10]和统计计算学习[11-15]等方法.文献[4] 基于SIR模型和COVID-19疫情发展呈现的演化趋势对疫情进行了建模及预测.该研究表明疫情在2020年2月9日左右达到峰值随后确诊人数将会下降.文献[5] 基于SEIR模型，假设2020年1月25日前出现的确诊病例是疾病在没有干预的情况下自由传播导致的.进一步地，该研究使用《人民日报》对全国2019例新型冠状病毒感染病例的实时报道，得出基本再生数在2.8～3.3之间.文献[11] 基于安徽省卫生健康委员会公布的病例信息，构建了全国除湖北外各省疫情传播的自回归模型，有效刻画了疫情发……