La predicción de enfermedades infecciosas es un área de investigación potencial desde hace décadas. Con el progreso en la ciencia médica, la anticipación temprana de la propagación de la enfermedad se vuelve más significativa cuando los recursos son limitados. Además, predecir la propagación con datos limitados plantea un desafío mortal para los profesionales. Por lo tanto, el artículo presenta un estudio de caso del virus Corona (COVID-19). COVID-19 ha golpeado las principales partes del mundo y las implicaciones de este virus son mortales. La comunidad científica ha contribuido significativamente a comprender la propagación del virus con el tiempo, junto con las condiciones meteorológicas y otros parámetros. Varias técnicas de pronóstico ya se han implementado para esto. Teniendo en cuenta este hecho, el artículo presenta una propuesta de dos Modelos Grises Cúbicos basados en horizonte rodante (RCGMs). Primero, se presentan los detalles matemáticos del modelo gris simple basado en polinomios cúbicos, luego se proponen dos modelos basados en series temporales rodantes. Los modelos se desarrollan con los datos de series temporales de diferentes ubicaciones, considerando un período de superposición diverso y valores rodantes. Se observa que los modelos propuestos ofrecen resultados satisfactorios en comparación con los modelos grises convencionales y avanzados. La comparación del rendimiento se ha llevado a cabo con el cálculo de índices de error estándar. Al final, también se formulan algunas recomendaciones para las autoridades, que pueden ser útiles para la toma de decisiones en tiempos difíciles.