In order to predict the development trend of the 2019 coronavirus (2019-nCov), we established an prediction model to predict the number of diagnoses case in China except Hubei Province. From January 25 to January 29, 2020, we optimized 6 prediction models, 5 of them based on the number of medical observations to predicts the peak time of confirmed diagnosis will appear on the period of morning of January 29 from 24:00 to February 2 before 5 o'clock 24:00. Then we tracked the data from 24 o'clock on January 29 to 24 o'clock on January 31, and found that the predicted value of the data on the 3rd has a small deviation from the actual value, and the actual value has always remained within the range predicted by the comprehensive prediction model 6. Therefore we discloses this finding and will continue to track whether this pattern can be maintained for longer. We believe that the changes medical observation case number may help to judge the trend of the epidemic situation in advance.


翻译:为了预测2019年冠状病毒(2019-nCov)的发展趋势,我们建立了一个预测模型,以预测中国除湖北省外的诊断病例数量。从2020年1月25日至1月29日,我们优化了6个预测模型,其中5个模型以医疗观察数量为基础,预测确诊的高峰时间将在1月29日上午24:00至2月2日24:00之前出现。然后,我们跟踪了1月29日24:00至1月31日24:00的数据,发现第3级数据的预测值与实际值略有不同,而实际值一直保持在综合预测模型6预测的范围之内。因此,我们披露了这一发现,并将继续跟踪这一模式能否维持更长的时间。我们认为,医疗观察案例数量的变化可能有助于预先判断流行病趋势。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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