三种呼吸道传染病发病情况时间序列预测研究

发布时间：2017-04-27 02:06

  本文关键词：三种呼吸道传染病发病情况时间序列预测研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 目的利用时间序列分析方法动态研究某地区三种呼吸道传染病发病趋势及其影响因素,探讨合理的预测模型,为该地区制定呼吸道传染病的预防监测措施提供决策依据,同时为其它呼吸道疾病预测模型的研究提供科学参考。 方法应用时间序列模型分析方法(ARIMA乘积模型,指数平滑法,季节周期模型)、灰色预测GM(1,1)模型对三种呼吸道传染病(结核病、流行性腮腺炎、麻疹)2003～2007年的分月与分季度发病情况进行分析研究,并分别建立预测模型。最后对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价,选择最优预测模型。 结果 1.本次研究发现:2003～2007年间,结核病、流行性腮腺炎和麻疹的发病呈周期性波动,且具有趋势性变化;2006年12月至2007年1月该地区发生流行性腮腺炎暴发流行,该月份的发病率高于其他年的同期水平以及该年其他月份水平;2007年该地区麻疹发生了大流行,导致该年各月的发病率迅速攀升,且全年居于较高水平。 2.分析三种呼吸道传染病月发病情况,本研究建立了三种疾病分月发病情况的ARIMA乘积模型、指数平滑模型,其模型拟合精度和预测效果较为理想;分析三种呼吸道传染病季度发病情况,本研究建立了三种疾病分季度发病情况的灰色预测GM(1,1)模型、季节周期模型,其模型拟合精度和预测效果均较好。 结论本研究建立的三种疾病分月发病情况的ARIMA乘积模型、指数平滑模型,其模型拟合精度和预测效果较为理想。相比较,ARIMA乘积模型在模型拟合精度、预测效果上优于指数平滑模型,表明ARIMA乘积模型更适合用于具有季节波动和趋势性的分月发病情况的研究。分季度发病情况的GM(1,1)模型、季节周期模型,其模型拟合精度和预测效果均较好,但由于仅限于近5年的数据,尚且不能判断它们的优劣,这还有待于进一步研究。
【关键词】：时间序列 预测模型 呼吸道传染病
【学位授予单位】：第三军医大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：R181.3;R56
【目录】：

• 符号说明4-5
• 中文摘要5-6
• 英文摘要6-7
• 论文正文 三种呼吸道传染病发病情况时间序列预测研究7-32
• 前言7-10
• 一.目的与意义7-9
• 二.研究背景9-10
• 材料与方法10-18
• 一、数据资料10
• 二、方法原理10-18
• 结果与分析18-29
• 一、三种呼吸道传染病发病情况分析18-20
• 二、三种呼吸道传染病预测模型建立20-25
• 三、三种呼吸道传染病预测模型评价25-29
• 讨论29-31
• 结论31-32
• 一.结论31
• 二.深入研究与解决的问题31-32
• 参考文献32-35
• 致谢35-36
• 附件36-48
• 文献综述48-53
• 攻读硕士学位期间发表和撰写论文情况53

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 姜宇;基于GIS的畜牧疫情预测模型的研究和实现[D];东北农业大学;2011年

2 陈晓瑜;某市呼吸道传染病暴发疫情规范处置状况研究[D];广东药学院;2010年

3 汤云;应用灰色理论预测病毒性肝炎发病情况研究[D];第三军医大学;2009年

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本文编号：329680