中国布鲁氏杆菌病流行趋势及时间序列模型预测研究

发布时间：2017-04-12 03:06

  本文关键词：中国布鲁氏杆菌病流行趋势及时间序列模型预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目的:通过对我国2004-2012年人间布鲁氏杆菌病疫情三间分布的趋势性分析,以确定疫情发生的高危时间、高危地区和高危人群,并研究ARIMA、BP神经网络和ARIMA-BPNN组合数学模型在疫情预警中的应用,最终从三种模型中筛选出合适的模型,进行我国人间布鲁氏杆菌病疫情的预测,以此为卫生部门防控工作提供科学依据。方法:在对我国人间布鲁氏杆菌病疫情的流行病学三间分布趋势性分析时,分别以X-12-ARIMA季节调整方法、Joinpoint回归分析和动态数列方法,分析疫情的季节性、流行趋势和短期波动。预测疫情时,使用ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型,根据预测精度指标,选择最优模型,预测我国2006年1月至6月人间布鲁氏杆菌病的疫情。结果:对我国2004-2012年人间布鲁氏杆菌病流行趋势研究结果显示:全国发病人数和发病率,在每年5月最高,12月最低,总体都呈上升趋势;男性每年发病人数多于女性,发病年龄集中于35-45岁之间,职业以农民和牧民为主;地区分布中,每年发病人数构成前五位的省份分别为内蒙古、黑龙江、山西省、河北省和吉林省。在疫情的预测中,以发病人数为预测对象,分别建立ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型,通过比较精度预测指标,最终选取的最优模型为ARIMA-BPNN组合模型,其MAPE=4.84、R2=0.9862,预测2016年1月至6月每月发病人数为:3311例、3068例、5746例、6477例、7303例和8196例。结论:我国人间布鲁氏杆菌病的疫情在近十年间呈现上升趋势,年龄以35-45岁青壮年为主,职业人群集中于农民和牧民,疫情有从北向南蔓延趋势,江西省和海南省近五年已发现病例。ARIMA-BPNN组合模型较单一的ARIMA模型和BP神经网络模型,更适合我国人间布鲁氏杆菌病发病数的预测,可以作为一种新的布鲁氏杆菌病疫情的预警方法。
【关键词】：布鲁氏杆菌病 趋势分析 ARIMA模型 BP神经网络 预测
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;R516.7;R181.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景8-12
• 1.1.1 布鲁氏杆菌病的概述8-10
• 1.1.2 布鲁氏杆菌病国内外流行现状10
• 1.1.3 布鲁氏杆菌病的危害10-11
• 1.1.4 布鲁氏杆菌病的预测方法研究现状11
• 1.1.5 研究意义11-12
• 1.2 研究目的12
• 1.3 研究内容12-13
• 1.4 研究技术线路图13-14
• 第二章 我国布鲁氏杆菌病流行病学分布特征与趋势研究14-43
• 2.1 资料来源14
• 2.2 方法14-18
• 2.2.1 流行病学“三间分布”14-15
• 2.2.2 X12ARIMA季节调整15-17
• 2.2.3 Joinpoint回归模型17
• 2.2.4 动态数列统计指标17-18
• 2.3 数据处理18
• 2.4 结果18-40
• 2.4.1 布鲁氏杆菌病的时间分布18-23
• 2.4.2 布鲁氏杆菌病的地区分布23-29
• 2.4.3 布鲁氏杆菌病的人群（年龄和性别）分布29-35
• 2.4.4 布鲁氏杆菌病的职业分布35-40
• 2.5 讨论40-42
• 2.6 本章小结42-43
• 第三章 三种模型在我国布鲁氏杆菌病发病人数预测中的应用43-61
• 3.1 资料来源43
• 3.2 方法43-53
• 3.2.1 ARIMA模型44-47
• 3.2.2 BP神经网络47-51
• 3.2.3 粒子群优化算法51-52
• 3.2.4 ARIMA-BPNN 混合模型52
• 3.2.5 模型的精度指标52-53
• 3.3 结果53-59
• 3.4 讨论59-60
• 3.5 本章小结60-61
• 第四章 结论61-62
• 参考文献62-67
• 在校期间的科研成果67-68
• 致谢68

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