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日本县级流感概率预测模型研究
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AI 综述
2026年10月11日，一项发表于medRxiv的预印本研究，基于日本47个都道府县流感哨点监测数据，评估了纳入监测数据发布历史的1至4周概率预测模型。研究比较了岭回归、梯度提升分位数回归（GBQR）及其等权组合模型，并以持续预测作为基准。结果显示，在2025/26季，组合模型相对持续预测的WIS分别为0.841、0.811、0.794和0.818，即低16%至21%；80%预测区间覆盖率为79.7%至75.1%，95%区间为94.3%至91.8%。目前该研究为预印本，尚未见后续报道。
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最新进展10月11日 08:00
预印本显示组合模型2025/26季WIS较持续预测低16-21%。报道时间线
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10月11日
- medRxiv 预印本日本都道府县级流感概率预测：纳入监测数据发布历史，2025/26季WIS较持续模型低16-21%
一项基于日本47个都道府县流感哨点监测数据的研究，评估了纳入数据发布历史的1-4周概率预测模型。2025/26季，岭回归、梯度提升分位数回归（GBQR）及其等权组合中，组合模型相对持续预测的WIS为0.841、0.811、0.794和0.818，即低16-21%；80%预测区间覆盖率为79.7%-75.1%，95%区间为94.3%-91.8%。
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