【竞赛总结】传染病的传播趋势预测

比赛名称：高致病性传染病的传播趋势预测

比赛链接：https://ikcest.org/bigdata2020/

比赛类型：结构化、时间序列

比赛背景

传染病（Contagious Diseases）的有效防治是全人类面临的共同挑战，如何通过大数据，特别是数据的时空关联特性，来精准预测传染病的传播趋势和速度，将极大有助于人类社会控制传染病，保障社会公共卫生安全。

希望借助此次竞赛，充分发挥全球选手的聪明才智，运用大数据技术助力传染病的传播预测和控制，增强人类社会合作抗风险的意识和能力。

赛题任务

针对赛题所构造的若干虚拟城市，构造传染病群体传播预测模型，根据该地区传染病的历史每日新增感染人数、城市间迁徙指数、网格人流量指数、网格联系强度和天气等数据，预测群体未来一段时间每日新增感染人数。

赛题共涉及11个虚拟城市90天的感染情况，每个城市有若干重点区域。

初赛要求针对所提供的5个城市，利用每个城市各区域前45天的样本数据进行训练，预测每个城市各区域后30 天每天的新增感染人数。
复赛要求针对包含初赛城市在内的11个城市，利用每个城市各区域前60天的样本数据进行训练，预测每个城市各区域后30天每天的新增感染人数。

赛题数据

训练集共包括 5 个城市，每个城市目录下的数据集总体说明：

infection.csv：各区域新增感染人数
migration.csv：城市间迁徙指数
density.csv：网格人流量指数
transfer.csv：网格关联强度
grid_attr.csv：网格归属区域
weather.csv：天气数据

评价指标

均方根对数误差（RMSLE）

第一名：打完BDC再来

第二名：有颜值的团队

第三名：岳麓F4

第四名：zcccz

第五名：小皮球

第六名：Emory

第七名：2win

第八名：黄渡龙舟队


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