《表1 COVID-19疫情预测模型汇总》

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《流行病学模型在突发公共卫生事件中的应用现状及问题剖析：以新型冠状病毒肺炎疫情为例》

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注：SIR模型=仓室模型，SEIR模型=传播动力学模型，TDD-NCP模型=新时滞动力学模型，Logistic增长模型=逻辑增长模型，ARIMA模型=自回归积分滑动平均模型，Holt模型=指数平滑预测模型

初步检索文献519篇，删除重复文献218篇，通过阅读标题和摘要筛选合格的文献45篇[5-49]（见图1）。纳入文献共涉及24个国家，分别为中国、美国、西班牙、意大利、法国、德国、英国、土耳其、伊朗、俄罗斯、巴西、加拿大、比利时、荷兰、瑞士、瑞典、丹麦、印度、韩国、智利、新加坡、日本、奥地利、挪威。模型类型有9大类，分别为仓室模型（SIR模型）、传播动力学模型（SEIR模型）、新时滞动力学模型（TDD-NCP模型）、逻辑增长模型（Logistic增长模型）、增长模型、自回归积分滑动平均模型（ARIMA模型）、指数平滑预测模型（Holt模型）、SEAQIR模型、其他模型[AI(a hybrid artificial-intelligence）模型、离散变量随机概率方法、平滑指数模型、新发传染病传播动力学模型、手机定位大数据的捕获再捕获模型、Bernstein基函数建模二阶导数模型、常微分方程框架组成的模型、the Verhulst equation模型、集合种群模型]（见表1）。