本文仅是个人采用数学方法，使用逻辑回归曲线对新冠状病毒发展趋势进行拟合，仅为个人的学术研究， 本人对最终结论不承担任何责任！任何基于本次研究结论所做出的的决策，相应责任请自行承担！

逻辑回归是机器学习中非常常用的一种机器学习算法，其公式为:

y=1/(1+e^x)

其数学曲线为：

因其曲线走势与病区确诊人数曲线非常接近，故此本文采用逻辑回归曲线根据现已公布的确认人数进行拟合，从而预测未来肺炎发展的走势！

根据官方公布的数据，去2020/1/20为第一天，但是考虑到前期诊断不足，从1月27号开始进行计算，记录每一天的确认人数如下：

数据来源：https://news.qq.com//zt2020/page/feiyan.htm

传统的逻辑回归公式计算计算结果为0-1，且x可以从负无穷到正无穷，需对其进行调整，结果如下：

y=k/(1+e^(a+bx))

该公式增加三个参数：

• k：用于控制最大的感染人数
• a：用于控制曲线的左右移动
• b：用于控制曲线的斜率

根据上述公式可知：

k/y=1+e^(a+bx)

故此：

ln(k/y-1)=a+bx

将数据表中的三个等距离的点（【0, 4515】，【7, 20438】，【14,40708】）分别代入上述公式可得：

• ln(k/4515-1)=a
• ln(k/20438-1)=a+b*7
• ln(k/42708-1)=a+b*14

跟着上述三个公式可以求得：

k=y1*(2*y0*y2-y1*(y0+y2))/(y0*y2-y1*y1)=20438*(2*4515*42708-20438*(4515+42708))/(4515*42708-20438* 20438)=51665

意思根据现有的发展趋势，未来确诊真人数可能会在51665左右

根据K值，可以计算得到y'=ln(k/y-1),结果如下：

通过 y'=a+bx进行拟合，求得：

• a=
• b=

根据 y=k/(1+e^(a+bx))可以求得未来的确诊量变化趋势如下：