目前,我國肺結(jié)核病年發(fā)病人數(shù)約為130萬,占全球發(fā)病的14.3%,位居全球第2位,我國結(jié)核病防制工作正面臨如此嚴峻疫情的巨大挑戰(zhàn),因此,本研究旨在尋找肺結(jié)核病發(fā)病的影響因素,建立合理的肺結(jié)核病發(fā)病的預(yù)測模型,推測重慶市肺結(jié)核病疫情未來流行趨勢,從而為合理分配衛(wèi)生資源和持續(xù)有效開展肺結(jié)核病防制工作提供科學(xué)依據(jù)。本研究首先采用德爾菲方法通過專家咨詢的形式初步篩選影響肺結(jié)核病發(fā)病的因素。接著采用現(xiàn)況橫斷面調(diào)查方案對全國第五次肺結(jié)核病流行病學(xué)調(diào)查重慶地區(qū)4個抽樣點共計4678個對象進行大眾肺結(jié)核病知識知曉率的現(xiàn)場調(diào)查;與此同時采用病例-對照研究方案對重慶地區(qū)3個抽樣點判定、確定出的所有活動性肺結(jié)核病人,包括新發(fā)現(xiàn)及已知病人322人及按與病例組性別（年齡）構(gòu)成相同、同一居住地區(qū)、無呼吸系統(tǒng)疾病的對象共268人進行肺結(jié)核病的個體發(fā)病因素現(xiàn)場調(diào)查,以此尋找肺結(jié)核病發(fā)病的影響因素。收集重慶市結(jié)核病防治所登記的1993-2009年肺結(jié)核年發(fā)病人數(shù)與2005-2009年月發(fā)病人數(shù)的登記資料,采用灰色預(yù)測模型（GM（1,1））、灰色馬爾可夫組合預(yù)測模型、自回歸求和移動平均（ARIMA）模型、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（B... 

【文章來源】：重慶醫(yī)科大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

ARIMA模型建模流程圖

遞信號的誤差達到允許精度。BPNN模型的設(shè)計包括：網(wǎng)絡(luò)類型及層數(shù)的確定；輸入及輸出變量的選擇；隱含層神經(jīng)元數(shù)目的確定；激活函數(shù)的選擇。常用的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖2。圖 2 三層 BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Figure 2 structure of three layers BP network2.4.4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 MATLAB 實現(xiàn)[22]①BP 網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱提供函數(shù) newff 來創(chuàng)建一個前向型 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其常用的調(diào)用格式為：net=newff(P，T，[S1 S2...S(N-1)]，{TF1 TF2…TFN1})其中：P，T 分別為輸入樣本和期望響應(yīng)；Si 為網(wǎng)絡(luò)各層的神經(jīng)元數(shù)目；Tfi 為網(wǎng)絡(luò)各層的傳遞函數(shù)的類型。

35圖3 重慶市2005年至2008年肺結(jié)核病月發(fā)病人數(shù)時序圖Figure 3 the sequence chart of TB monthlynumber from 2005 to 2008 in chongqing圖 4 肺結(jié)核發(fā)病人數(shù) 12 步差分后的時序Figure 4 the sequence chart of tuberculosisnumber after 12 step difference表 25 序列白噪聲檢驗Table 25 the white noise test results of sequenceTo Lag Chi- Square DF Pr >ChiSq6 19.33 6 0.003612 43.46 12 <.0001表 26 參數(shù)估計和顯著性檢驗Table 26 the parameter estimation and significant test results參數(shù) 估計值 標準誤 t 值 P LagMA1,1 -0.9894 0.05112 -19.35 <.0001 1AR1,1 -1.5359 0.14346 -10.71 <.0001 1AR1,2 -0.6156 0.14244 -4.32 0.0001 2表 27 殘差白噪聲檢驗Table 27 the white noise test results of residualTo Lag Chi- Square DF Pr >ChiSq6 1

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3428709