目的通過對2009~2015年重慶市手足口病(hand-foot-mouth disease,HFMD)疫情的全面分析,掌握重慶市HFMD的流行規(guī)律,為制定疾病相關(guān)防控策略提供科學(xué)依據(jù);同時,構(gòu)建重慶市HFMD疫情單一和組合預(yù)警模型,評價并篩選疾病疫情最優(yōu)預(yù)警模型,為重慶市HFMD發(fā)病的科學(xué)預(yù)測,為相關(guān)衛(wèi)生行業(yè)部門關(guān)于疾病疫情的準(zhǔn)確預(yù)警,也為其他傳染病預(yù)警模型的構(gòu)建提供一套可行的思路與框架。方法收集整理重慶市2009~2015年HFMD疫情監(jiān)測資料和同期人口學(xué)數(shù)據(jù),采用描述性流行病學(xué)方法分析重慶市HFMD疫情概況、三間分布、普通發(fā)病病例、重癥及死亡病例、病原學(xué)特征等流行特征;用圓形分布法探討HFMD發(fā)病的季節(jié)性分布;應(yīng)用Arcgis10.2和OpenGeoDa軟件實驗平臺對HFMD進(jìn)行時空聚集性分析;同時基于重慶市2009~2014年HFMD月發(fā)病率資料(訓(xùn)練樣本)分別建立三種單一預(yù)警模型(SARIMA、BPNN和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和三種組合預(yù)警模型(SARIMA-BPNN、SARIMA-Elman、BPNN-Elman),并對2015年HFMD月發(fā)病率資料(測試樣本)進(jìn)行上述模型擬合,采用平均絕對誤差(mean absolute error,MAE)、平均誤差率(mean error rate,MPAE)、預(yù)測準(zhǔn)確度(prediction accuracy,P)、非線性相關(guān)系數(shù)(non-linear correlation coefficient,RNL)和平均相對誤差(mean relative error,MRE)等指標(biāo)評價與篩選最優(yōu)預(yù)警模型,預(yù)測2016~2017年重慶市HFMD發(fā)病率。結(jié)果1、2009年~2015年重慶市共報告211416例HFMD病例,平均每年發(fā)病30202例(9559~55338),平均發(fā)病率為90.51/100000(29.18/100000~163.96/100000)。七年共報吿死亡病例128例、重癥病例546例。重癥病例病程為0~182天(中位數(shù)為2天)。死亡病例病程為0~22天(中位數(shù)為3天)。重癥和死亡患者中,均以男性占比更高。重癥患者年齡以1歲~2歲為主,死亡患者則以2~3歲居多。2、2009~2015年重慶市共報告實驗室檢測病例11545例,其中EV71陽性3540例,CoxA16陽性3604例,其他腸道病毒陽性4401例。經(jīng)實驗室檢測的重癥和死亡病例均以EV71病原體為主。病原體構(gòu)成差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(~(?2)=510.697,P0.001)。3、2009~2015年重慶市HFMD呈現(xiàn)季節(jié)趨勢(ZZ_(0.05,12),P0.001),2009年和2010年只有一個流行高峰,為4~7月。2011年~2015年有2個流行高峰,分別為4~7月和10~12月。4、HFMD報告病例以5歲及以下兒童為主,占總發(fā)病例數(shù)的91.71%。其中3歲及以下兒童病例共175240例,占報告病例總數(shù)的82.89%。職業(yè)分布中,發(fā)病人群主要以散居兒童為主,占總發(fā)病人數(shù)的63%。5、2009~2015年重慶市39個區(qū)縣每年均有發(fā)病,發(fā)病呈空間正相關(guān)性分布,高發(fā)地區(qū)主要聚集在重慶市主城區(qū)和其鄰近區(qū)縣。6、本文構(gòu)建HFMD單一預(yù)警模型和組合預(yù)警模型分別為:SARIMA模型(1,0,0)(0,1,0)_(12)、BPNN模型(4-7-1)、Elman模型(4-18-1-1)、SARIMA-BPNN(1-5-1)、SARIMA-Elman(1-6-1-1)、BPNN-Elman組合模型(1-9-1-1)。六個模型擬合及預(yù)測的平均絕對誤差(MAE)、平均誤差率(MPAE)、預(yù)測準(zhǔn)確度(P)、非線性相關(guān)系數(shù)(RNL)和平均相對誤差(MRE)分別為0.595、0.515、0.485、0.551、0.493;0.265、0.229、0.771、0.673、0.029;0.234、0.202、0.798、0.737、0.142;0.248、0.215、0.785、0.714、0.101;0.328、0.284、0.716、0.620、0.103;0.229、0.198、0.802、0.745、0.071。7、綜合各項評價指標(biāo),篩選出本次研究最優(yōu)預(yù)警模型為BPNN-Elman組合模型。采用該模型預(yù)測重慶市2016~2017年月發(fā)病率,與實際月發(fā)病率進(jìn)行比較,得到模型預(yù)測的MPAE=0.319,MRE=0.328,效果較好。模型預(yù)測發(fā)病高峰期為4~7月和10~12月,與實際流行情況吻合。結(jié)論2009?2015年重慶市HFMD疫情形勢較為嚴(yán)峻,衛(wèi)生行業(yè)相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)對HFMD的防控,在發(fā)病早期開展病原學(xué)檢測和識別重癥病例,降低病死率。將防控重點放到發(fā)病高峰期(4~7月和10~12月),合理配置衛(wèi)生資源。并重點關(guān)注高危人群(五歲及以下兒童、散居、男童),將主城九區(qū)及其鄰近區(qū)縣作為主要監(jiān)測地區(qū),防止疾病的傳播和擴(kuò)散。此外,組合預(yù)警模型預(yù)測效果優(yōu)于單一預(yù)警模型。BPNN-Elman組合模型在六種預(yù)測模型中預(yù)測效果最優(yōu),能較好預(yù)測重慶市HFMD發(fā)病情況,為HFMD防控提供科學(xué)依據(jù)。
【學(xué)位單位】：重慶醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R512.5;R181.3
【部分圖文】：

圖 1 三層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Three-layer structure of BP neural networkP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性狀態(tài)空間表達(dá)式為：入層：()0 mjkjkjo fwy， k 1,2,3,,j（6出層：()0 nijijiy fVX， j 1,2,3,,m（7出誤差： 112()21kkkedo

n 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Elman 網(wǎng)絡(luò)模型是 JeffreyL.Elman 于 1990 年提出[60]的一種典型的非線性動網(wǎng)絡(luò)。該模型可以忽略外部噪聲對其影響的具體方式，使模型能夠在有限內(nèi)以高精度逼近任意非線性映射。Elman 網(wǎng)絡(luò)一般分為 4 層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即輸隱含層、承接層和輸出層。與 3 層的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，Elman 網(wǎng)絡(luò)增加了，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖 2。該模型把前饋型網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸出反饋到承接層，通過對隱含層單元的輸出值進(jìn)行記憶，使其既可以儲存當(dāng)前輸入的數(shù)據(jù)，又同輸入數(shù)據(jù)中的信息[61]。因此，Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，遲、儲存隱藏層的輸出，自聯(lián)到隱藏層的輸入，達(dá)到記憶的目的。同時，聯(lián)方式使其對歷史數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的敏感性，使模型具有時變性和動態(tài)學(xué)習(xí)因此，Elman 網(wǎng)絡(luò)被廣泛地應(yīng)用到數(shù)據(jù)預(yù)測[62]、信號檢測[63]等領(lǐng)域。

重慶醫(yī)科大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文3 結(jié)果3.1 重慶市 HFMD 流行特征3.1.1 疫情概況2009 年～2015 年重慶市共報告 211416 例 HFMD 病例，其中男性 125437 例，女性 85979 例。2009 年～2014 年重慶市 HFMD 發(fā)病呈上升趨勢，2015 年發(fā)病率較 2014 年略有下降，但仍高于其余年份，總體處于較高發(fā)病水平。發(fā)病率最高峰值出現(xiàn)在 2014 年（163.96/10 萬）。經(jīng)趨勢2 檢驗發(fā)現(xiàn)近 6 年發(fā)病率的變化趨勢有統(tǒng)計學(xué)意義（Z=203.6503，P<0.001），見圖 3。
【參考文獻(xiàn)】

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1 單良;;基于時間序列模型的南京市建鄴區(qū)手足口病發(fā)病趨勢預(yù)測分析[J];實用預(yù)防醫(yī)學(xué);2015年09期

2 唐小靜;曾慶;吳田勇;李勤;趙寒;易娟;肖達(dá)勇;夏宇;楊榮剛;方明金;;重慶市手足口病2008—2013年流行特征及趨勢預(yù)測研究[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版);2014年11期

3 曹風(fēng)華;王建利;;基于ELMAN網(wǎng)絡(luò)的非線性混沌微弱信號檢測[J];計算機(jī)測量與控制;2014年11期

4 吳文博;李虹艾;萬鵬程;袁秀琴;;利用遺傳算法優(yōu)化的ARIMA-BP組合模型預(yù)測手足口病發(fā)病趨勢[J];中南醫(yī)學(xué)科學(xué)雜志;2014年06期

5 胡躍華;肖革新;郭瑩;于石成;馬家奇;;2008-2011年中國大陸手足口病流行特征分析[J];中華疾病控制雜志;2014年08期

6 肖蕾;李郁俠;;基于自適應(yīng)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)電功率預(yù)測[J];西安理工大學(xué)學(xué)報;2014年01期

7 魏曉靜;劉靜;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國衛(wèi)生總費(fèi)用的預(yù)測研究[J];中國衛(wèi)生事業(yè)管理;2014年03期

8 李如;楊健平;廖勇;黃仁發(fā);李會鵬;;移動平均數(shù)法與泊松分布在手足口病疫情監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用[J];實用預(yù)防醫(yī)學(xué);2013年08期

9 董選軍;余運(yùn)賢;葉曉軍;朱列波;;義烏市2009-2011年手足口病時空掃描統(tǒng)計分析[J];中國公共衛(wèi)生管理;2013年03期

10 劉顯德;楊婷婷;嚴(yán)胡勇;;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的油田指標(biāo)預(yù)測#[J];計算機(jī)與現(xiàn)代化;2013年02期

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1 鄭仕喜;長沙市手足口病時空聚集性及其發(fā)病趨勢預(yù)測研究[D];湖南師范大學(xué);2016年

本文編號：2862876