什么時(shí)候能去武大看櫻花?什么時(shí)候才能再去重慶吃麻辣火鍋?什么時(shí)候才能再去海南沖浪?什么時(shí)候才能再去大理看風(fēng)花雪月?2020年的春節(jié)顯得格外漫長，一切的計(jì)劃似乎都被突如其來的新冠肺炎疫情給打斷了。

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　　究竟什么時(shí)候生活才能恢復(fù)正常?本文將試圖用python對疫情的趨勢做個(gè)預(yù)測，待疫情結(jié)束之時(shí)，一起去武漢看櫻花，一起去春熙路看小姐姐可好。

　　1.準(zhǔn)備工作

　　編程環(huán)境：anaconda下Spyder。

　　數(shù)據(jù)來源：整理自國家衛(wèi)生健康委員會(huì)官網(wǎng)。

　　需要安裝的依賴庫有：scipy。scipy是一個(gè)用于數(shù)學(xué)、科學(xué)等領(lǐng)域的開源科學(xué)計(jì)算庫，其建立在Numpy之上，可用于處理積分、優(yōu)化、常微分方程數(shù)值解的求解、信號處理等問題。本文主要用于函數(shù)擬合。

　　2.算法流程

　　1).理論解釋

　　如何預(yù)測新冠肺炎的累計(jì)確診人數(shù)，目前常用的方法有基于SIR的傳染病模型，以及基于Logistic方程的方法等。SIR模型實(shí)現(xiàn)起來相對較復(fù)雜，本文將基于一個(gè)更簡單的模型——利用Logistic方程進(jìn)行預(yù)測。

　　Logistic方程可用于描述，物種增長模型，當(dāng)一個(gè)物種遷入到一個(gè)新生態(tài)系統(tǒng)中后，若該物種在非理想生態(tài)系統(tǒng)(存在天敵，食物、空間等資源緊缺等)中存在生存阻力，則物種數(shù)量大致呈現(xiàn)S型增長。開始產(chǎn)生一個(gè)緩慢的增長期，慢慢的呈現(xiàn)指數(shù)型爆發(fā)，后期隨著環(huán)境阻力的變化，逐漸趨于穩(wěn)定。

用函數(shù)可以表示為：

　　參數(shù)的含義如下：

　?。罕硎倦S著時(shí)間的變化，環(huán)境中物種的數(shù)量。

　?。罕硎经h(huán)境中物種能達(dá)到的極限值。

　　：表示環(huán)境開始時(shí)期，物種的數(shù)量。

　　：表示增長速率，在圖形中展現(xiàn)的就是曲線的陡峭程度，越大，物種數(shù)量越快逼近N值。

　?。罕硎緯r(shí)間。

　　2).程序?qū)崿F(xiàn)

　　程序中，首先定義待擬合函數(shù)，然后獲取“累計(jì)確診”人數(shù)數(shù)據(jù)，并利用curve_fit()函數(shù)進(jìn)行參數(shù)擬合，得出需要擬合的參數(shù)。最后將擬合曲線和實(shí)際確診人數(shù)在同一圖中顯示，直觀觀測出模型效果。

　　通過將1月20日至2月8日的數(shù)據(jù)進(jìn)行Logistic方程擬合，在2月9-11日三天預(yù)測數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)較為吻合。但在2月12日，官方的數(shù)據(jù)突然激增，這讓我們的模型失效。

　　在重新調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)，我們選擇將1月20日至2月26日的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，2月27-28日數(shù)據(jù)作為對照數(shù)據(jù)，可得到新的擬合曲線，預(yù)測值和實(shí)際值都相對較為吻合。

結(jié)論：

　　(1)利用Logistic方程進(jìn)行預(yù)測的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑很關(guān)鍵，統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)一致，可以讓整個(gè)擬合曲線更為平滑。

　　(2)通過預(yù)測曲線預(yù)計(jì)累計(jì)確診人數(shù)將在3月上旬達(dá)到最大值(預(yù)計(jì)為8萬余人)，之后疫情將逐漸趨于穩(wěn)定。

　　休息了那么久，在疫情即將結(jié)束之際，也希望大家新的一年里，不要被疫情耽誤，盡快進(jìn)入工作。山花爛漫之時(shí)，一起去旅行。