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2020年暴发的全球新冠( covid —19)肺炎疫情对人们生活生产的方方面面产生了重要影响。人口的流动聚集,客观上加大了疫情传播的风险和防控的难度。为了预防疫情发生公共卫生事件、掌握人员流动聚集动向,本赛题针对疫情相关的做重点区域人群聚集密度预测。人群密度预测相比于一般的时序预测问题具有两级周期性和空间依赖性,传统的时序建模思路难以有效的处理这些特性,我们提出了基于统计规则和机器学习相结合的模型框架,充分挖掘两级周期性和人群流动的空间依赖性,对未来的人群密度进行准确预测。