基于BP神经网络的大理州艾滋病流行现状分析和疫情预测模型的研究

发布时间：2020-10-27 18:31

　　 大理州艾滋病的流行状况日趋严重,政府相关部门投入大量的人力和物力对艾滋病进行监测和干预,以便最大限度的控制其流行。为了准确掌握艾滋病流行状况和趋势,从而为政策制定、项目设汁、干预措施评价以及资源配置提供依据,本文根据疾病预防控制部门提供的近三年的监控数据,对大理州艾滋病的流行现状进行了统计和分析,采用BP神经网络设计了艾滋病的疫情预测模型,并对此模型的灵敏度进行了详细的分析和比较。论文主要研究工作如下： 首先,对BP神经网络的原理和设计过程进行了分析研究。阐述了BP神经网络的工作原理和算法的执行步骤,对BP神经网络设计的原则进行了分析,介绍了BP神经网络的特点和应用范围。 然后,采用R软件,用频数分析的方法对大理州近三年的流行现状进行了统计和分析,找出了大理州艾滋病流行的高危因素,为第四章基于BP神经网络的艾滋病模型的建立打下了基础,并在统计结果的基础上对大理州今后几年艾滋病的流行趋势进行了预测。 最后,重点研究了基于BP神经网络的大理州艾滋病疫情模型的设计过程,分别设计了三个模型讨论该模型中输入对输出的影响,从不同的输入对输出的影响程度可以看出该模型可以自动识别输入与输出之间的内在联系,从而找出了在大理州影响HIV/AIDS传播和流行的相对重要性指标,分别用2009年和2010年的数据作为训练集,2010年的数据作测试集,预测得到的2011年的HIV/AIDS的流行状况基本一致,说明该模型具有疫情预测的能力,并针对该模型存在的不足,提出了改进的方法。 本文使用BP神经网络建立了艾滋病的疫情预测模型,为大理州的艾滋病监测和预警提供了一种新的方法,对大理州艾滋病预防工作部门的工作具有一定的理论意义和实践价值。
【学位单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2013
【中图分类】：TP183;R512.91;R181.3
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 前言
    1.1 本论文研究背景
        1.1.1 艾滋病概述
        1.1.2 大理州艾滋病流行现状概述
        1.1.3 艾滋病疫情统计分析和预测方法简介
        1.1.4 人工神经网络国内外研究状况
        1.1.5 人工神经网络在艾滋病疫情模型设计中的应用
    1.2 本论文主要研究内容及思路
第2章 BP神经网络概述
    2.1 神经网络简介
    2.2 BP神经网络
    2.3 BPNN设计的一般原则
        2.3.1 BPNN参数的设计
        2.3.2 BP网络结构参数设计
    2.4 BP神经网络的特点及其应用
        2.4.1 BPNN的特点
        2.4.2 BPNN的应用
第3章 大理州艾滋病流行现状分析
    3.1 基本情况
    3.2 性别、职业、地区分析
    3.3 病情分析
    3.4 接触史、感染途径分析
    3.5 婚姻状况及配偶传染率分析
    3.6 结论
    3.7 大理州艾滋病流行趋势的预测
第四章 大理州艾滋病疫情模型的建立
    4.1 指标的选取
    4.2 数据的预处理
        4.2.1 数据预处理方法
        4.2.2 数据的处理
    4.3 BPNN神经网络模型的设计
    4.4 BPNN疫情模型实例求解及分析
    4.5 BPNN疫情模型的灵敏度分析
    4.6 BPNN疫情预测模型的改进
        4.6.1 粒子群算法
        4.6.2 基于PSO的神经网络学习算法（PSONN）
    4.7 BPNN疫情模型与传统方法建立的模型之间的比较
        4.7.1 多元线性（logistic）回归模型
        4.7.2 基于BPNN的预测模型与回归模型预测比较
结论
参考文献
致谢
附录：相关程序

【参考文献】

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本文编号：2858892