隐马尔科夫模型在乙肝发病预测中的应用

发布时间：2018-04-09 00:14

  本文选题：乙肝　切入点：发病预测　出处：《数学的实践与认识》2017年19期

【摘要】：基于隐马尔科夫模型(HMM)为中国疾病预防与控制中心发布的乙肝发病数量时间序列进行建模,通过似然函数的计算而建立起一个具有2状态的单变量正态分布隐马尔科夫模型.根据模型估计结果,发现两个状态对应的乙肝发病数量的分布规律有较大差异,分别对应着乙肝疫情的低发状态和高发状态.状态之间有可能发生转换,但是转换的概率比较低.基于所估计得到的隐马尔科夫模型,可以识别出特定时刻乙肝疫情所处的状态,也可以预测未来时刻乙肝疫情所处的状态.
[Abstract]:Based on the Hidden Markov Model (HMMM), a two-variable normal distribution hidden Markov model with two states was established by modeling the time series of hepatitis B incidence published by the China Center for Disease Prevention and Control (CDC).According to the estimated results of the model, it was found that the distribution of the number of hepatitis B diseases corresponding to the two states was different, corresponding to the low incidence state and the high incidence state of hepatitis B, respectively.Transition between states is possible, but the probability of conversion is low.Based on the estimated hidden Markov model, we can identify the state of hepatitis B epidemic situation at a particular time, and can also predict the state of hepatitis B epidemic situation in the future.
【作者单位】： 北京科技大学东凌经济管理学院;
【基金】：资助项目:中央高校基本业务费(FRF-BR-16-002B)
【分类号】：O211.62

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本文编号：1723988