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阳春三月，喜讯传来：电气与计算机工程优盈注册2018级金沙电竞app郑煜钒在国际期刊《IEEE Internet of Things Journal》发表题为《Random-Forest-Bagging Broad Learning System with Applications for COVID-19 Pandemic》的学术论文（第二作者），指导老师是电气优盈注册特聘教授詹俦军博士。

该期刊的影响因子为9.9，排名电子电气工程类期刊Q1（前25%），中科院一区杂志。

2019年，一场前所未有的流行性传染病COVID-19席卷全球，其快速的地域传播导致全球性的健康危机。如何有效预测COVID-19大流行的变化成为一个关键问题。本论文提出了一种用于COVID-19预测的机器学习模型Random-forest-Bagging Broad Learning System（RF-Bagging-BLS），该模型使用Random Forest来筛选预测特征，利用筛选出来的特征建立一个将Bagging和BLS相结合的机器学习预测模型，最终发现RF-Bagging-BLS相比传统的机器学习模型和集成学习模型有更好的预测能力。根据作者提出的预测模型，可以帮助公共卫生政策决策者根据预测的疫情变化情况对实施的防疫政策进行有效地调整。

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