预测上海疫情将在五月底结束
上海这次疫情导致很多人只能居家办公，也许很多人和我一样，早上一起来就打开手机看昨日上海新增病例情况，一天天盼望着，什么时候能低于1000？什么时候能清零？什么时候能上班？
今天我就从统计过往病例开始，通过MATLAB，使用两种方法处理预测上海疫情走势。
首先，根据网上公开数据统计3/1-5/1病例情况。
疫情开始时间: 3月1日，已经整整两个月了，可能很多人也不清楚这个时间点，如果从居家办工来看，也有1个月了。
将每日累积的病例(新增+无症状-无症状转确诊)做成数据图
使用MATLAB绘图功能，增加坐标和化线，调整刻度尺
第一种方法：看图估计法
顾名思义，这种方法就是看图大致对下，图中有三条水平线，分别是新增1000，新增10000和新增20000的辨识线。结合数据表格，可以确定大约在第34天和第59天达到10000病例，中间值为46=(34+59)/2；大约在第34天和第59天达到10000病例，中间值为46=(37+55)/2；
预测1：第71天左右时，也就是5月10日左右，新增病例低于1000
计算过程，最大值为46天，新增1000的时间为第21天，46-21+46=71天
预测2：第92天左右时，也就是5月31日左右，无新增病例
计算过程，最大值46天的2倍
第二种方法：高斯正态分布法
如果选用一高斯拟合的话，f=a*exp(-((x-b)/c)^2)，使用Curve Fitting tool，加载数据Time，Case1，数据是提前在工作空间加载上去的，选用“Gaussian”，效果是这样的，
R值=0.9591，a=25070，b=45.49，c=13.61
可以发现拟合效果并不好，部分数据点严重偏离。
为了减小单日增加的波动影响，将每日新增数据搞成7日均值，重新选用一、二和三高斯拟合发现，三高斯效果改善明显。
一高斯拟合
二高斯拟合
三高斯拟合
R值=0.9995，
a1=7721；b1=40.5；c1=5.723；a2=2461；b2=54.44；c2=3.574；a3=19870；
b3=46.77；c3=14.62；
选用三高斯线性之后，带入公式中，预测接下来日期的疫情数据，
预测1：第72天左右时，也就是5月11日左右，新增病例低于1000
预测2：第92天左右时，也就是5月31日左右，无新增病例
总结上述两种估算方法，可以先预估第一个时间节点，在5月10左右，新增病例低于1000，需要强调的是，新增病例=确诊+无症状-无症状转确诊，接下来，也会对照实际情况再做分析预测，不定期更新到疫情结束为止。
