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专业组初选课题

人工智能在新型冠状病毒肺炎疫情

预测中的应用

新型冠状病毒（COVID-19）感染的肺炎疫情牵动着全世界人民的心，全世界人民同舟共济、众志成城，打响了一场没有硝烟的疫情阻击战。在这场特殊的战役中，人工智能技术发挥出了极大的作用，帮助我们更好、更快、更准地检测、朔源和防治病毒。

「全球新冠病毒感染人数预测」

影响疫情发展的因素有很多，而大众最关注的问题之一就是疫情何时结束？学术界提出了各种不同模型，用于分析、预测疾病的传播和康复情况。根据不同模型，预测结果各不同。

请你利用自己所学的知识，通过实践研究，对全球的新型冠状病毒累计确诊（Total Confirmed）人数进行预测。

·数据Data

全球的疫情感染人数数据采用约翰霍普金斯大学工程与系统科学中心（CSSE）发布的全球感染数据。此数据每天实时更新，官方的GitHub链接如下:

https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19。

课题以这个平台发布的数据作为标准进行评估。

注1：允许使用其他来源数据辅助预测，在提交的论文中详细说明数据来源即可。

注2：数据的收集和使用属于评审考察内容之一。

· 评估方式 Evaluation

按照预测结果与真实值差距进行排序赋分，并请专家结合学生提交的论文材料进行综合评审。

预测质量采用均方误差（MSE）评测,计算公式如下：

MSE越小，预测准确度越高。

·提交要求 Submission Requirements

课题共两次提交，第一次提交之后，会每天公布选手预测准确度的最新排名。

第一次需要提交的材料如下：

对2020年8月21日至2020年8月27日的全球新型冠状病毒累计确诊人数预测数据(北京时间）。

第二次需要提交的材料如下：

1.对2020年8月28日至2020年9月3日的全球新型冠状病毒累计确诊人数预测数据(北京时间）；

2. 项目论文（对于预测方法和过程的详细说明，请使用标准论文格式，需要有标题、作者、摘要、关键词、正文主体、参考文献，论文主体不超过12页，代码等可以作为附加材料单独上传）；

3.附加材料（如程序代码、数据）。