大数据下城市应急药品的药店选择规划

发布时间：2017-04-01 16:05

  本文关键词：大数据下城市应急药品的药店选择规划，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：人类社会的发展,总是不可避免的会与疾病斗争。除了癌症,艾滋病等人类一直面临的医学难题,近些年来,各种新式的疾病以及传染病屡见不鲜,在中国,03年“SARS病毒”,09年“甲型H1N1流感”,13年“H7N9禽流感”等等横行肆虐,在国外,14年西非埃博拉病毒导致7373人死亡,15年韩国MERS疫情导致16693人隔离,俄罗斯每年因流感死亡的人数达20000之多。病毒,它在地球上作为物种而存在的时间远远超过了人类,在人类发展史上,它也给人类带来了最多的生存威胁,而且近些年的侵扰频发,也不得不引人反思。现代的医学家也在积极研究对传染病的预防与控制的方法。据统计,中国目前超千万人口的城市已经有15个之多,在人口数量如此庞大的城市中,一旦爆发传染病,传染速度将不堪设想,未雨绸缪远胜亡羊补牢,此时,将预防该传染病的药物在城市中进行有效的分配显得尤为重要。因为往往在发放初期,这种药物的数量是十分有限的,那么,如何在一个城市中,在有限的药品数量下,合理地选取一部分药店进行分配,使得分配的药店数最少,受益的人口数最多,最有效地降低大规模暴发疫情的可能性,这正是本文所要探讨的问题。本文首先通过对应急药品的药店选择规划问题进行数学建模,并采用Lasso回归实现对指标集合精简的目的,进一步推导出一个与人流量,距离相关并需要优化的目标函数。然后以上海市为例,利用hadoop大数据平台技术以及爬虫技术,对我们所需数据进行收集。通过ADMM(交替方向乘子法)算法将目标函数分解为ADMM形式进行求解,并利用ADMM特性实现多核计算,提出了结果的评定标准。最终我们采用web形式对数据结果进行动态可视化处理,完成对复杂问题的科学的多种可视化手段的融合。
【关键词】：大数据 交替方向乘子法 最优规划 Lasso
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R95;O221
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 课题的研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 本文主要研究内容11-12
• 1.4 论文内容结构12-13
• 第2章 应急药品的药店规划问题的Lasso数学模型13-21
• 2.1 传统 0-1 规划应用及其面临的问题13-15
• 2.2 出行距离意愿模型15-16
• 2.3 Lasso回归应用16-20
• 2.3.1 Lasso简介16-17
• 2.3.2 基于L12范式的Group Lasso简介及使用17-18
• 2.3.3 Network Lasso简介及使用18-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 大数据下应急药品的药店规划问题的数据收集21-35
• 3.1 Hadoop简介21-25
• 3.1.1 Hadoop平台概述21-23
• 3.1.2 Hadoop平台关键技术HDFS与MapReduce简介23-25
• 3.2 Hadoop平台搭建25-28
• 3.3 使用mapreduce实现的人流量记录提取28-31
• 3.4 药店与地铁所有距离列表的python爬虫及百度地图api应用31-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第4章 基于ADMM的应急药品的药店规划问题的优化实现35-43
• 4.1 出行意愿模型的公式求解35-37
• 4.2 应急药品的药量规划问题的ADMM算法研究37-41
• 4.2.1 ADMM算法概述37-38
• 4.2.2 基于ADMM的应急药品的药店选择规划问题的求解38-40
• 4.2.3 ADMM算法的具体实现40-41
• 4.3 应急药品的药量选择规划问题的结果评定标准制定41-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第5章 基于web形式的优化结果的动态可视化处理43-51
• 5.1 网站搭建及功能模块43-46
• 5.2 实验结果与分析46-50
• 5.3 本章小结50-51
• 第6章 总结与展望51-53
• 参考文献53-57
• 致谢57

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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中国硕士学位论文全文数据库 前1条

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本文编号：280891