换一批摘要2019年底，新型冠状病毒入侵人类，它具有非常强的传染性，会使新冠肺炎患者出现严重症状甚至死亡，对其防控工作提出了很大的挑战。根据新冠肺炎实时数据来分析疫情的发展趋势、空间分布和传播特点，其结果可以帮助政府及时的调整相关的防控政策进行疫情防控。本文通过空间聚集性分析和克里金插值法探索了164个国家新冠肺炎感染病例的时空分布情况，观察到除2020年4月初全球疫情爆发呈现空间聚集性以外，其他时间其爆发呈随机模式。一年多以来，新冠病毒感染病例在持续增加并向外扩张。基于Person相关性分析和Lasso回归模型分析经济发展水平、医疗水平、防控力度与新冠病毒感染率的关系，结果表明经济发展水平与感染率之间存在正相关关系，防控力度与感染率存在负相关关系。<br> 对有效再生数进行估计有助于确定各国进行不同强度的防控后病毒的传播能力，进而有助于研究疫情防控政策的实施对疫情的控制的影响。针对此问题，本文构建有效再生数的数学模型并基于极大似然法进行估计，进而计算164个国家在不同时间段有效再生数的变化情况，分析在不同强度的防控政策下各国疫情的防控效果。最后，分别构建XGBoost模型、LSTM模型和Prophet模型对主要疫情国家的每日新增确诊病例数据建模并预测，通过误差比较各模型的预测效果。为使各模型充分发挥自己的优势，通过方差倒数法对XGBoost模型、LSTM模型和Prophet模型进行加权优化组合，然后使用该组合模型对每日新增确诊病例数进行了预测，实例分析表明XGBoost-LSTM-Prophet组合模型得到了更加准确的预测结果。
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