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作者：高歌;凌能祥;王懿驳;姜卓越;何湖;
单位：合肥工业大学数学学院;
摘要：新冠疫情爆发对人民生命健康造成巨大威胁.通过Copula分位数回归研究疫情防控，基于主成分分析将影响因素分为人口流动和自然气候，选取适当延迟天数，建立疫情与影响因素的Copula非线性分位数回归模型，分别模拟人口未隔离和夏季高温情况下的疫情传播趋势.结果表明：若不及时控制人口流动，新增病例数峰值将远高于实际情况；自然气候难以控制且影响程度较小，疫情防控工作重点仍在于人口流动.
关键词：非线性分位数回归;;Copula函数;;新型冠状病毒肺炎疫情;;主成分分析
基金资助：国家级大学生创新训练项目：基于分位数回归的重大突发传染病疫情风险预测评估及预警研究(202010359066)
