基于模糊C均值聚类算法的模糊时间序列分析在戊肝发病率预测中的应用初探

发布时间：2017-09-01 14:47

  本文关键词：基于模糊C均值聚类算法的模糊时间序列分析在戊肝发病率预测中的应用初探

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【摘要】：目的探讨基于模糊C均值聚类(fuzzy c-means clustering,FCM)算法的模糊时间序列分析在戊肝发病率预测中的应用价值。方法采用基于FCM算法的模糊时间序列分析方法,对2004年1月至2014年7月我国内地法定报告的戊肝逐月发病率资料建立预测模型,并对2014年8~12月的相应数据进行预测,并将预测结果与经典模糊时间模型预测结果进行比较。结果基于FCM算法的模糊时间序列模型的拟合均方误差(MSE)为0.001 1,预测MSE为6.977 5×10-4;而经典模糊时间序列模型的两个MSE分别为0.001 7和0.001 4。可见,基于FCM算法的模糊时间序列分析相对于经典模型,有较好的预测能力。结论基于FCM算法的模糊时间序列分析对于戊肝等传染病发病率的预测具有较好的应用价值。
【作者单位】： 四川大学华西公共卫生学院流行病与卫生统计学系;
【关键词】： 模糊时间序列 模糊C均值聚类 戊肝
【基金】：国家重大科技专项(No.2012ZX10004201-006)资助
【分类号】：R512.6
【正文快照】： 戊型肝炎(hepatitis E,简称戊肝)是由戊肝病毒引起的急性自限性疾病,主要流行于亚洲、非洲和南美洲等地区,我国是戊肝的流行地区[1]。据估计,全球将有近1/3的人口面临着感染戊肝病毒的风险[2],将近50%左右的急性肝炎由戊肝病毒引起[3]。近年来,随着我国卫生设施和生活环境的不

【参考文献】

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1 尤爱国;杨建华;潘静静;苏佳;聂轶飞;王海峰;唐晓燕;许汴利;;2010-2014年河南省戊型病毒性肝炎流行病学特征分析[J];中国病原生物学杂志;2015年03期

2 车鑫仁;孙昼;许二萍;王骏;刘艳;杜渐;张小平;刘仕俊;顾雯雯;许玉洋;;杭州市2004-2013年甲型和戊型肝炎流行病学特征分析[J];中华流行病学杂志;2015年04期

3 邱望仁;刘晓东;;模糊时间序列模型研究综述[J];模糊系统与数学;2014年03期

4 周力;刘宇琼;王亮;陈阳;;戊肝流行病学特征及慢性化研究现状[J];中国卫生工程学;2013年04期

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6 张韬;冯子健;杨维中;李晓松;赵星;郭鹏飞;何红燕;;模糊时间序列分析在肾综合征出血热发病率预测的应用初探[J];中国卫生统计;2011年02期

7 王丽萍;郭岩;郭青;张春曦;;2005-2008年中国法定传染病网络直报质量评价[J];疾病监测;2010年11期

8 吕安蓉;吴新忠;胡晓明;;2004～2006年宁夏固原市原州区法定报告传染病网络直报质量分析[J];现代预防医学;2008年17期

9 王洪涛;;2004~2006年日照市法定传染病网络直报效果分析[J];中国公共卫生管理;2008年02期

10 诸克军,苏顺华,黎金玲;模糊C-均值中的最优聚类与最佳聚类数[J];系统工程理论与实践;2005年03期

【共引文献】

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1 罗艺;张韬;李晓松;;基于模糊C均值聚类算法的模糊时间序列分析在戊肝发病率预测中的应用初探[J];四川大学学报(医学版);2016年03期

2 李聪波;冯亚;杜彦斌;李玲玲;;基于改进模糊神经网络的废旧零部件再制造工艺方案决策方法[J];计算机集成制造系统;2016年03期

3 李小琳;孙s，

本文编号：772721