本文選題：達(dá)烏爾黃鼠 + 鼠疫��； 參考：《第三軍醫(yī)大學(xué)》2006年碩士論文

【摘要】： 目的: 通過對影響達(dá)烏爾黃鼠鼠疫流行因素的分析,建立達(dá)烏爾黃鼠鼠疫預(yù)報模型,為制定鼠疫預(yù)防和控制措施提供依據(jù)。 方法: 1.相關(guān)分析。收集吉林西北部草原1957～2005年4～8月份的鼠疫監(jiān)測數(shù)據(jù)及氣象資料,利用spss13.0 for windows軟件對資料及鼠疫流行強度進(jìn)行相關(guān)分析,選取影響鼠疫流行的相關(guān)因子進(jìn)行模型的建立。 2.建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。運用Matlab7軟件包中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,根據(jù)吉林西北部草原1957～2005年達(dá)烏爾黃鼠密度、黃鼠體外蚤指數(shù)、黃鼠體外染蚤率、黃鼠體外蜱指數(shù)、月平均氣溫、月平均相對濕度、月平均氣壓、月平均風(fēng)速、月平均降水量、滅鼠后黃鼠密度、小型鼠捕獲率等數(shù)據(jù)建立達(dá)烏爾黃鼠鼠疫流行的自組織映射網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,并對模型進(jìn)行驗證。 結(jié)果: 1.相關(guān)分析結(jié)果。相關(guān)分析結(jié)果顯示,達(dá)烏爾黃鼠密度、黃鼠體蚤指數(shù)、黃鼠洞干蚤指數(shù)、黃鼠體蜱指數(shù)、平均氣溫、平均相對濕度、平均風(fēng)速、降水量、滅鼠后黃鼠密度、小型鼠捕獲率與黃鼠鼠疫流行強度呈正相關(guān),平均氣壓與黃鼠鼠疫流行強度呈負(fù)相關(guān)。 2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。SOM網(wǎng)絡(luò)經(jīng)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練后,得出聚類分級結(jié)果,輸出結(jié)果與鼠疫流行強度的真實值符合率達(dá)93.3%,通過建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對未來鼠疫流行強度進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果相符。 結(jié)論: 1.自組織映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鼠疫流行的預(yù)測效果較好,具有較高的應(yīng)用和推廣價值,可作為鼠疫流行預(yù)測的一種新方法。 2.鼠疫流行影響因子較多,要建立更加準(zhǔn)確的預(yù)測預(yù)報模型,需要更全面、準(zhǔn)確收集數(shù)據(jù)。
[Abstract]:Objective: Based on the analysis of the factors affecting the epidemic of the plague of the Daour yellow rat, the forecasting model of Daour plague was established, which provided the basis for the prevention and control measures of the plague. Methods: 1. Correlation analysis. The monitoring data and meteorological data of plague in northwest grassland of Jilin Province from 1957 to 2005 were collected. The data and the intensity of plague epidemic were analyzed by spss13.0 for windows software, and the relevant factors affecting plague epidemic were selected to establish the model. 2. The neural network model is established. Using neural network toolbox of Matlab7 software package, according to the density of Daour yellow rat, the index of flea in vitro, the rate of flea infection in vitro, the index of tick in vitro, the monthly mean air temperature and the average relative humidity of Daour in northwest grassland of Jilin Province from 1957 to 2005. Based on the data of monthly mean air pressure, monthly average wind speed, monthly average precipitation, rodent densities after rodent control and capture rate of small mice, a self-organizing mapping network for predicting the prevalence of Daour yellow rat plague was established, and the model was verified. Results: 1. Correlation analysis results. The results of correlation analysis showed that the density of Daour, flea index, dry flea index, tick index, mean air temperature, mean relative humidity, mean wind speed, precipitation, density after rodent control, The capture rate of small mice was positively correlated with the epidemic intensity of Yersinia pestis, and the mean air pressure was negatively correlated with the epidemic intensity of Yersinia pestis. 2. After learning and training, the neural network model, SOM network, obtained the clustering classification result, the output result and the plague epidemic intensity true value coincidence rate reached 93.30.The future plague epidemic intensity was forecasted by the established neural network model. The predicted results are in agreement with the actual results. Conclusion: 1. The self-organizing mapping neural network has a good effect on the prediction of plague epidemic and has a high value of application and popularization. It can be used as a new method for plague epidemic prediction. 2. There are many factors affecting plague epidemic, so it is necessary to collect more comprehensive and accurate data in order to establish more accurate forecasting model.
【學(xué)位授予單位】：第三軍醫(yī)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：R181.3

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本文編號：1837413