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在城市尺度上探究了 2020年1月1日～3月5日期间城市规模、医疗资源水平等城市自然与社会经济因素对新冠肺炎人群发病率的影响.基于多种传统统计模型与机器学习方法识别了新冠肺炎发病率的关键影响因子.基于新兴的可解释机器学习框架,探究了发病率与关键影响因子之间的非线性联系.结果表明:城市新冠肺炎发病率受到人口迁入、城市规模...  相似文献   
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