本文關(guān)鍵詞：三種預(yù)測模型在主要傳染病發(fā)病率預(yù)測中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《浙江大學(xué)》 2010年

三種預(yù)測模型在主要傳染病發(fā)病率預(yù)測中的應(yīng)用

王平  

【摘要】：背景 傳染病是由病原微生物和寄生蟲感染人體后所致的具有傳染性的疾病,迄今為止傳染病仍是嚴(yán)重危害人類健康的疾病之一。特別是近年來各種新發(fā)傳染病的出現(xiàn),如嚴(yán)重急性呼吸綜合癥、人感染高致病性禽流感等,都為人類在21世紀(jì)防控傳染病提出了更高的挑戰(zhàn)。80年代以來,我國傳染病預(yù)測理論及其應(yīng)用得到了迅速發(fā)展,并日臻完善,逐漸成為疾病監(jiān)測工作中的熱點(diǎn)。疾病的預(yù)測可以及早發(fā)現(xiàn)疾病的發(fā)展趨勢,為深入開展疾病的預(yù)警奠定基礎(chǔ),也為制定防制策略及措施提供理論依據(jù)。因此,有必要研究主要傳染病發(fā)病的流行規(guī)律,并用不同的模型預(yù)測其發(fā)病率,通過比較選擇適合主要傳染病的預(yù)測模型,預(yù)測其發(fā)病趨勢,評價(jià)預(yù)防控制措施的效果。 資料與方法 本研究利用嘉善縣1951-2009年17種法定傳染病疫情報(bào)表資料,進(jìn)行以下研究：①應(yīng)用描述性流行病學(xué)方法分析嘉善縣17種法定傳染病總發(fā)病率的流行趨勢以及三種主要傳染病(病毒性肝炎、痢疾、麻疹)的流行趨勢及其季節(jié)分布特征；②分別用指數(shù)曲線模型、灰色GM(1,1)模型及ARIMA模型擬合預(yù)測三種主要傳染病的發(fā)病率；用平均誤差率(MER)及決定系數(shù)(R2)兩個(gè)指標(biāo)對模型擬合效果進(jìn)行評價(jià)和比較；對于點(diǎn)預(yù)測,則采用殘差進(jìn)行預(yù)測準(zhǔn)確性的比較。通過比較,選擇擬合和預(yù)測效果最好的模型對主要傳染病未來發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測。 結(jié)果 1嘉善縣1951～2009年17種法定傳染病發(fā)病概況 嘉善縣17種法定傳染病年總發(fā)病率在50年代后半期和60年代前半期較高,在70年代和80年代比較穩(wěn)定,直至90年代初明顯下降,且維持在較低水平�？偲骄l(fā)病率由最高峰的4938.73/10萬(60年代)下降至90.27/10萬(2000年代)。 嘉善縣17種法定傳染病在不同年代前5位傳染病疾病譜發(fā)生了改變,由50年代的麻疹、痢疾、百日咳、瘧疾和流腦轉(zhuǎn)變?yōu)?000年代的病毒性肝炎、痢疾、麻疹、傷寒和瘧疾,但傷寒和瘧疾發(fā)病率僅為4.36/10萬和0.35/10萬,發(fā)病率仍較高且居前三位的病毒性肝炎、痢疾及麻疹列為嘉善縣目前主要的傳染病。 2三種模型在病毒性肝炎發(fā)病率預(yù)測中的應(yīng)用 甲肝的發(fā)病率呈連續(xù)下降趨勢,從1990年最高214.13/10萬降至2009年的0.15/10萬；乙肝發(fā)病率從1990年(47.74/10萬)至2003年(56.97/10萬)處于波動狀態(tài),此后發(fā)病率一直下降,至2009年乙肝發(fā)病率達(dá)最低(16.56/10萬)；甲肝發(fā)病具有明顯的季節(jié)波動性,冬春季發(fā)病明顯高于其它月份；乙肝發(fā)病季節(jié)波動性不明顯,1月份發(fā)病稍高于其他月份。 三種模型預(yù)測乙肝發(fā)病率情況為：GM(1,1)模型不能用于乙肝發(fā)病率的預(yù)測,指數(shù)曲線模型和ARIMA模型可以用來預(yù)測乙肝發(fā)病率。指數(shù)曲線模型和ARMA(0,1,1)×(0,1,1)4模型對乙肝發(fā)病率擬合的MER分別為16.40%、10.10%,R2分別為0.21、0.71；兩種模型預(yù)測2009年乙肝發(fā)病率分別為28.13/10萬、20.16/10萬,2009年乙肝實(shí)際發(fā)病率為16.56/10萬,點(diǎn)預(yù)測殘差分別為11.57/10萬、3.60/10萬。運(yùn)用最優(yōu)模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)4模型預(yù)測2010年、2011年乙肝發(fā)病率,分別為15.30/10萬及13.34/10萬。 3三種模型在痢疾發(fā)病率預(yù)測中的應(yīng)用 痢疾在50年代平均發(fā)病率(224.40/10萬)高于60年代(110.55/10萬),70～80年代達(dá)到最高峰(大于500/10萬),80年代后期逐漸下降,2000年代達(dá)最低(20.56/10萬)；不同年代痢疾發(fā)病均呈現(xiàn)一定的季節(jié)性,發(fā)病高峰在夏秋季。 三種模型預(yù)測痢疾發(fā)病率情況為：指數(shù)曲線模型、GM(1,1)模型以及ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)4模型均可以對痢疾發(fā)病率進(jìn)行擬合預(yù)測。三種模型對痢疾發(fā)病率擬合的MER分別為44.21%、28.00%、19.87%,R2分別為0.76、0.94、0.93；三種模型預(yù)測2009年痢疾發(fā)病率分別為8.09/10萬、1.45/10萬、5.93/10萬,2009年痢疾實(shí)際發(fā)病率為3.92/10萬,點(diǎn)預(yù)測殘差分別為4.17/10萬、2.47/10萬、2.01/10萬。運(yùn)用最優(yōu)模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)4模型預(yù)測2010年、2011年痢疾發(fā)病率,分別為1.67/10萬及0.98/10萬。4三種模型在麻疹發(fā)病率預(yù)測中的應(yīng)用 麻疹發(fā)病率在未使用疫苗時(shí)期(1951～1965年)、小規(guī)模使用疫苗時(shí)期(1966～1969年)、按年接種時(shí)期(1970～1983)及按月甸接種時(shí)期(1984～2009)平均發(fā)病率分別為871.10/10萬、264.76/10萬、80.54/10萬、8.82/10萬；麻疹發(fā)病在四個(gè)時(shí)期均有一定的季節(jié)性。 三種模型預(yù)測麻疹發(fā)病率情況為：指數(shù)曲線模型和GM(1,1)模型不能用來預(yù)測麻疹發(fā)病率；ARIMA(1,1,0)模型理論上可以用來預(yù)測麻疹發(fā)病率。ARIMA(1,1,0)模型對麻疹發(fā)病率擬合的MER為75.03%,R2為0.09；預(yù)測2009年發(fā)病率為13.61/10萬,2009年麻疹實(shí)際發(fā)病率為4.21/10萬,點(diǎn)預(yù)測殘差為9.40/10萬,相對誤差為223.28%。ARIMA(1,1,0)模型擬合效果差,預(yù)測準(zhǔn)確性也差,不能用于麻疹發(fā)病率的預(yù)測。 結(jié)論 1指數(shù)曲線模型對發(fā)病率基本呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢、呈指數(shù)函數(shù)變化的痢疾預(yù)測效果較好；對發(fā)病率先小幅波動后呈下降趨勢的乙肝預(yù)測效果不理想；對發(fā)病率波動性較大的麻疹不能進(jìn)行預(yù)測。 2 GM(1,1)模型對發(fā)病率基本呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢、呈指數(shù)函數(shù)變化的痢疾預(yù)測效果較好；對發(fā)病率先小幅波動后呈下降趨勢的乙肝以及發(fā)病率波動性較大的麻疹不能進(jìn)行預(yù)測。 3 ARIMA模型能對發(fā)病率先小幅波動后呈下降趨勢的乙肝作出較好的預(yù)測；也能較好的預(yù)測發(fā)病率基本呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢的痢疾；對發(fā)病率波動性較大但數(shù)據(jù)量不足的麻疹不能作出預(yù)測。用于一維時(shí)間序列傳染病發(fā)病率預(yù)測的常用模型中ARIMA模型擬合效果最好,預(yù)測出未來乙肝發(fā)病仍呈緩慢下降趨勢,痢疾發(fā)病在較低水平下仍呈下降趨勢。 4預(yù)測模型雖然可以對傳染病發(fā)病趨勢進(jìn)行預(yù)測,但應(yīng)用也存在著一定的局限性,指數(shù)曲線模型和GM(1,1)模型不適宜對存在較大波動的傳染病進(jìn)行預(yù)測,ARIMA模型不適宜對存在較大波動而且數(shù)據(jù)量不足的傳染病進(jìn)行預(yù)測。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：R183
【目錄】：

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5 陳一文;馬里昂;秦明照;;急性ST段抬高心肌梗死的危險(xiǎn)分層方法及比較[J];中國醫(yī)藥導(dǎo)刊;2006年01期

6 趙瑞蘭;李遠(yuǎn)釗;張培正;;預(yù)測食品微生物學(xué)概述及應(yīng)用[J];中國食品衛(wèi)生雜志;2006年05期

7 阿布都沙拉木·依米提;阿里木江·艾山;;利用回歸曲線對腫瘤醫(yī)院出院人數(shù)的預(yù)測[J];中國病案;2008年08期

8 米生權(quán);李劍虹;胡楠;趙文華;;2型糖尿病個(gè)體相關(guān)預(yù)測模型研究進(jìn)展[J];中國公共衛(wèi)生;2010年10期

9 盛艷霞;徐娜;霍飛;劉長娜;;灰色模型在預(yù)測天津市腸道傳染病發(fā)病趨勢中的應(yīng)用[J];職業(yè)與健康;2011年01期

10 戈鶴山,謝明;室外空間電場對室內(nèi)電磁環(huán)境影響的研究[J];中國衛(wèi)生工程學(xué);2005年04期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 梁啟華;;一種基于Ito方程的廣告效應(yīng)預(yù)測模型[A];2005中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集（上）[C];2005年

2 孫穎;張裊娜;王玉華;盧秀和;楊洪俠;;基于多輸入層小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選礦廠能源消耗預(yù)測模型[A];PCC2009—第20屆中國過程控制會議論文集[C];2009年

3 華麗;鮑一笑;劉全華;;漢族兒童哮喘易感基因預(yù)測模型的初步建立[A];中華醫(yī)學(xué)會2010年全國變態(tài)反應(yīng)學(xué)術(shù)會議暨中歐變態(tài)反應(yīng)高峰論壇參會指南/論文匯編[C];2010年

4 盛剛;孫彥廣;梁青艷;;鋼鐵企業(yè)電力負(fù)荷分析與預(yù)測模型的探討[A];全國冶金自動化信息網(wǎng)2011年年會論文集[C];2011年

5 馬培蓓;紀(jì)軍;;基于時(shí)間序列的航空備件消耗預(yù)測[A];中國系統(tǒng)工程學(xué)會決策科學(xué)專業(yè)委員會第六屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2005年

6 陳亮;杜尚豐;;溫室環(huán)境神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制[A];農(nóng)業(yè)工程科技創(chuàng)新與建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)——2005年中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會學(xué)術(shù)年會論文集第五分冊[C];2005年

7 劉靜;楊月欣;;膳食血糖生成指數(shù)預(yù)測模型的建立[A];中國營養(yǎng)學(xué)會第十次全國營養(yǎng)學(xué)術(shù)會議暨第七屆會員代表大會論文摘要匯編[C];2008年

8 高尚;;GM(1，1)模型分析及改進(jìn)[A];數(shù)學(xué)及其應(yīng)用文集——中南模糊數(shù)學(xué)和系統(tǒng)分會第三屆年會論文集（上卷）[C];1995年

9 賴永標(biāo);喬春生;;基于SVM隧道與溶洞安全距離預(yù)測模型[A];第六屆全國地面巖石工程學(xué)術(shù)會議暨第二屆巖土力學(xué)與工程前沿論壇論文集[C];2007年

10 王梅娟;王慧芳;張青珍;莫愛勰;;最優(yōu)子集回歸模型在豫西汛期旱澇冷暖趨勢預(yù)測中的應(yīng)用[A];天氣、氣候與可持續(xù)發(fā)展——河南省氣象學(xué)會2010年年會論文集[C];2010年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 顏軍 孫英;[N];中國國門時(shí)報(bào)(中國出入境檢驗(yàn)疫報(bào));2002年

2 記者 吳泰偉　通訊員 林俊;[N];中國國門時(shí)報(bào);2009年

3 記者 符傳濤;[N];中國國門時(shí)報(bào);2003年

4 胡學(xué)鋒;[N];中國國門時(shí)報(bào);2007年

5 錢峰;[N];健康報(bào);2006年

6 楊志俊;[N];中國國門時(shí)報(bào)(中國出入境檢驗(yàn)疫報(bào));2002年

7 江日;[N];中國國門時(shí)報(bào);2002年

8 楊志俊;[N];中國國門時(shí)報(bào);2003年

9 閻紅;[N];健康報(bào);2007年

10 孫剛;[N];天津日報(bào);2007年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊林楠;三化螟和斑潛蠅發(fā)生預(yù)測模型研究與應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2010年

2 陳玉海;我國CPI預(yù)測數(shù)量研究[D];中南大學(xué);2009年

3 張瑞;不常用備件需求預(yù)測模型與方法研究[D];華中科技大學(xué);2011年

4 陳玲;風(fēng)電場風(fēng)速和風(fēng)功率預(yù)測方法研究[D];武漢大學(xué);2012年

5 謝妮;深圳市HIV/AIDS疫情分布特征與預(yù)測模型比較[D];中南大學(xué);2011年

6 高宏巖;融合移動信號流的高速公路交通擁擠預(yù)警與調(diào)控[D];山東科技大學(xué);2011年

7 崔立成;基于多斷面信息的城市道路網(wǎng)交通流預(yù)測方法研究[D];大連海事大學(xué);2012年

8 陳為真;大型結(jié)構(gòu)振動信號處理與模態(tài)參數(shù)識別研究[D];華中科技大學(xué);2010年

9 霍愛梅;區(qū)域傳染病環(huán)境影響因素與輸入傳播模擬研究[D];中國人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院;2012年

10 章之旺;中國上市公司的財(cái)務(wù)困境成本理論與實(shí)證研究[D];廈門大學(xué);2008年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王平;三種預(yù)測模型在主要傳染病發(fā)病率預(yù)測中的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2010年

2 車金星;混合預(yù)測模型研究[D];蘭州大學(xué);2010年

3 崔露陽;多種預(yù)測模型在衛(wèi)生支出預(yù)測方面的應(yīng)用[D];華東師范大學(xué);2012年

4 李菁菲;基于小波技術(shù)和ARIMA模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測研究[D];山東大學(xué);2010年

5 趙曉麗;基于小波ARIMA模型的風(fēng)電場風(fēng)速短期預(yù)測方法研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2010年

6 力瓊;支持向量機(jī)回歸在傳染病預(yù)測中的應(yīng)用研究[D];蘇州大學(xué);2010年

7 白營閃;基于ARIMA模型對滬深300指數(shù)的預(yù)測分析[D];華南理工大學(xué);2010年

8 王媛媛;參數(shù)優(yōu)化法和殘差修正法在預(yù)測模型優(yōu)化中的應(yīng)用[D];蘭州大學(xué);2011年

9 連曄;基于ARIMA與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原油運(yùn)價(jià)指數(shù)研究與預(yù)測[D];上海交通大學(xué);2010年

10 方江曉;短期風(fēng)速和風(fēng)電功率預(yù)測模型的研究[D];北京交通大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：三種預(yù)測模型在主要傳染病發(fā)病率預(yù)測中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：223220