【摘 要】
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高致病性传染病的传播给人类的生存带来威胁，精准预测传染病的传播趋势，将有助于人类社会控制传染病，进而保障社会公共卫生安全。本文针对2020 IKCEST赛题所构造的若干虚拟城市，利用新增感染人数构造lagging特征，利用迁徙指数等构造统计特征，将监督学习问题转化为时间序列预测问题。在趋势预测上，利用轻量级梯度提升决策树模型LightGBM（Light Gradient Boosting Mach
【基金项目】
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厦门大学嘉庚学院大学生创新创业训练计划项目（2021 13469253）；
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高致病性传染病的传播给人类的生存带来威胁，精准预测传染病的传播趋势，将有助于人类社会控制传染病，进而保障社会公共卫生安全。本文针对2020 IKCEST赛题所构造的若干虚拟城市，利用新增感染人数构造lagging特征，利用迁徙指数等构造统计特征，将监督学习问题转化为时间序列预测问题。在趋势预测上，利用轻量级梯度提升决策树模型LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）构造传染病群体传播预测模型，实现对高致病性传染病传播趋势的预测。实验结果表明，LightGBM模型能够准确预测，取得了较好的预测结果，具有较低的均方根误差。文章最后对本方案的优化方向进行了展望。
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