由于艾滋病的流行對(duì)社會(huì)的影響,準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)艾滋病對(duì)我國(guó)意義重大。本文對(duì)艾滋病月發(fā)病率HIV和AIDS兩個(gè)序列分別展開(kāi)研究,利用基于序列分解-重組的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先,通過(guò)奇異譜分析(SSA)對(duì)原始HIV月發(fā)病率數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,得到兩個(gè)部分:重構(gòu)序列和殘差序列。用PSOGSA優(yōu)化后的SVR預(yù)測(cè)重構(gòu)項(xiàng),S-ARIMA預(yù)測(cè)殘差項(xiàng),得到組合模型SSA-PGSVR-SARIMA;另外,用PSOGSA優(yōu)化的SVR預(yù)測(cè)重構(gòu)項(xiàng),極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)預(yù)測(cè)殘差項(xiàng),可以得到組合模型SSA-PGSVR-ELM。這兩個(gè)組合模型都能比較好的預(yù)測(cè)HIV發(fā)病率。對(duì)于AIDS月發(fā)病率的預(yù)測(cè)建立組合模型CEEMD-PSR-BPNN,采用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)對(duì)原始AIDS月發(fā)病率序列進(jìn)行分解,分解得到5個(gè)本征模態(tài)函數(shù)IMFs和1個(gè)殘差項(xiàng)。接下來(lái)對(duì)6個(gè)序列分別重構(gòu),采用基于C-C法的相空間重構(gòu)(PSR)決定它們的網(wǎng)絡(luò)輸入形式。最后將得到的6組重構(gòu)的部分輸入到BPNN中,得到最終的AIDS預(yù)測(cè)結(jié)果。通過(guò)對(duì)HIV/AIDS序列的分別研究,探索更適用于艾滋病的預(yù)測(cè)方法,本文建立的組合模型可以有效地預(yù)測(cè)艾滋病發(fā)病率,彌補(bǔ)了傳染病統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)研究的不足,同時(shí)為我國(guó)艾滋病的防控工作提供相關(guān)的數(shù)據(jù)支持。該研究結(jié)果具有很好的應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R512.91
【部分圖文】：

蘭洲大學(xué)碩ｉ：[x位論文邐應(yīng)用智能組合模型預(yù)測(cè)中國(guó)艾滋病月發(fā)病率逡逑第二{劊罕疚難芯糠椒ǜ攀觥＝檣埽櫻櫻�、Ｐ严繖蚜、燕崜uⅲ牛蹋�、ＣＥＥＭＤ、Ｐ褤uⅲ攏校危蔚儒義纖惴ㄋ枷牒屯緗峁�。辶x系冢認(rèn)筧齲桑址⒉÷恃芯�。全国｝x桑址⒉÷實(shí)氖抵ぱ芯浚芯拷峁谷繽跡保�。辶x

本文編號(hào)：2821181