長春市2007~2016年猩紅熱流行特征分析及趨勢預(yù)測
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:R181.3;R515.1
【圖文】:
圖 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu)圖在上述的典型結(jié)構(gòu)里,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過輸入多個(gè)非線性模型,以及不同模型之間的加權(quán)互聯(lián),最終得到一個(gè)輸出模型。具體來說,多元輸入層是指一些自變量,這些自變量通過加權(quán)結(jié)合到中間的層次上,稱為隱蔽層。隱蔽層主要包含的是非線性函數(shù),也叫轉(zhuǎn)換函數(shù)或者擠壓函數(shù)。隱蔽層就是所謂的黑箱部分,幾乎沒有人能在所有的情況下讀懂隱蔽層中那些非線性函數(shù)是如何對自變量進(jìn)行組合的,這是計(jì)算機(jī)思考代替人類思考的一個(gè)典型案例。因?yàn)檫\(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理高度非線性問題。在各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,誤差逆?zhèn)鞑ィ˙ackPropagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前饋網(wǎng)絡(luò)模型,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層感知器網(wǎng)絡(luò),其本質(zhì)上是最小均方算法的擴(kuò)展。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由三層組成,包括輸入層、隱含層和輸出層。它的學(xué)習(xí)過程分為正向傳播和反向傳播,其以非線性函數(shù)(雙曲正切 S 型函數(shù)和對數(shù) S 型函數(shù))進(jìn)行傳輸。因該模型自學(xué)
區(qū)分布分析結(jié)果表明,除 2010 年九臺區(qū)未有猩紅熱病例發(fā)生外,2016 年間各年份各地區(qū)均有猩紅熱病例報(bào)告,發(fā)病率較高的地區(qū)的南部。2007~2016 年十年間年平均猩紅熱發(fā)病率排在前三位的,高新開發(fā)區(qū)和綠園區(qū),發(fā)病率分別為 11.61/10 萬、10.76/10 萬和安縣、九臺區(qū)、德惠市、榆樹市年平均發(fā)病率較低,發(fā)病率介于 萬之間。結(jié)果詳見圖 3.3 和表 3.2。07~2016 年長春市十年間共報(bào)告 3202 例猩紅熱病例,其中城區(qū)(寬城區(qū)、朝陽區(qū)、二道區(qū)、南關(guān)區(qū)、綠園區(qū))和 4 個(gè)開發(fā)區(qū)(經(jīng)車開發(fā)區(qū)、凈月開發(fā)區(qū)、高新開發(fā)區(qū)))共發(fā)生 2130 例,占病例;外縣(市)(包括雙陽區(qū)、農(nóng)安縣、九臺區(qū)、德惠市、榆樹市),占病例總數(shù)的 33.35%。除 2013 年城區(qū)發(fā)病率與外縣(市)區(qū)發(fā),各年間城區(qū)發(fā)病率始終高于外縣(市)區(qū)發(fā)病率。見表 3.3。
(3)模型的外推預(yù)測采用各月所建立的灰色 GM(1,1)模型對 2017 年長春市猩紅熱各月發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測,由于 2 月、8~12 月所建立的灰色 GM (1, 1) 模型擬合精度不合格,不能進(jìn)行外推預(yù)測。1月、3~7月預(yù)測結(jié)果顯示發(fā)病率分別為0.218/10萬、0.088/10萬、0.138/10 萬、0.250/10 萬、0.370/10 萬、0.235/10 萬。3.2.2 ARIMA 模型(1)時(shí)間序列平穩(wěn)性判斷對 2007~2016 年長春市猩紅熱月發(fā)病率數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,采用 ts( )函數(shù)生成時(shí)間序列對象。時(shí)序圖如 3.6 所示。從時(shí)序圖中未能直接觀察到數(shù)據(jù)圍繞某一常數(shù)上下波動,故不能直接判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性。從而采用 ADF 檢驗(yàn)進(jìn)行時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn),結(jié)果顯示P=0.482>0.05,該序列存在單位根,為非平穩(wěn)序列。
【參考文獻(xiàn)】
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