發(fā)布時(shí)間：2018-10-16 22:06

【摘要】： 目的：闡述2000年以來(lái)腎綜合征出血熱的流行特征,探討腎綜合征出血熱流行的影響因素,進(jìn)行腎綜合征出血熱宿主的流行病學(xué)調(diào)查,了解宿主的分布及帶毒率情況,建立對(duì)腎綜合征出血熱發(fā)病人數(shù)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行為更好的進(jìn)行腎綜合征出血熱的防治提供參考。 方法：對(duì)湖南省2000年以來(lái)的法定腎綜合征出血熱疫情報(bào)告數(shù)據(jù)資料及宿主監(jiān)測(cè)資料,用Excel2003和SPSS13.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。應(yīng)用MATLAB軟件對(duì)腎綜合征出血熱的發(fā)病人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),建立Elman預(yù)測(cè)模型。 結(jié)果：2000年-2008年以來(lái)全省共發(fā)生腎綜合征出血熱病例11036例,平均發(fā)病率為1.88／10萬(wàn),發(fā)病地區(qū)大致沒(méi)有變化,發(fā)病人數(shù)男性多于女性,發(fā)病年齡以30-50的青壯年為主。發(fā)病的職業(yè)分布上,農(nóng)民的發(fā)病人數(shù)最多,占74.35%,其次是工人,占6.66%。不同鼠種在室內(nèi)外的分布上存在差異(χ2=295.778,p=0.000),褐家鼠為室內(nèi)的優(yōu)勢(shì)鼠種而黑線姬鼠為室外的優(yōu)勢(shì)鼠種。不同鼠種在室內(nèi)外密度上也存在差異(χ2=92.513,p=0.000),但不同鼠種的帶毒率之間總體上不存在差異(χ2=1.678,p=0.795),暗示不同鼠種之間可能存在交叉?zhèn)鞑?不同鼠種以黑線姬鼠的帶毒指數(shù)最高,褐家鼠居其次,這兩種鼠可能是腎綜合征出血熱傳播的主要宿主。運(yùn)用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)腎綜合征出血熱(Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome, HFRS)的發(fā)病人數(shù)得到實(shí)際發(fā)病人數(shù)為47人,預(yù)測(cè)人數(shù)為56人,修正后預(yù)測(cè)人數(shù)為52人,預(yù)測(cè)人數(shù)與實(shí)際人數(shù)基本一致。 結(jié)論：湖南省HFRS發(fā)病率前4年來(lái)持續(xù)下降,發(fā)病仍以男性為主,發(fā)病年齡仍以青壯年為主,發(fā)病職業(yè)主要以農(nóng)民和工人為主。室內(nèi)鼠種以褐家鼠為優(yōu)勢(shì)鼠種,室外鼠種以黑線姬鼠為優(yōu)勢(shì)鼠種。預(yù)測(cè)和修正后誤差與實(shí)際人數(shù)基本一致,采用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)HFRS發(fā)病人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法是可行的。
[Abstract]:Objective: to describe the epidemic characteristics of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) since 2000, to explore the influencing factors of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS), to investigate the host epidemiology of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS), and to understand the distribution of the host and the prevalence of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS). A Elman neural network model for the number of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) was established to provide a reference for better prevention and treatment of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS). Methods: the reported data and host surveillance data of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) in Hunan Province since 2000 were analyzed by Excel2003 and SPSS13.0 software. MATLAB software was used to predict the incidence of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS), and a Elman predictive model was established. Results: from 2000 to 2008, there were 11036 cases of hemorrhagic fever with renal syndrome in the whole province, the average incidence rate was 1.88 / 100 000. The number of males was more than that of females, and the age of onset was 30-50 years old. In the occupational distribution of the disease, the number of farmers was the most, accounting for 74.35, followed by workers, accounting for 6.66. The distribution of Rattus norvegicus and Apodemus agrarius were different in indoor and outdoor (蠂 2 + 295.778P0. 000), and Rattus norvegicus was the dominant species in indoor and Apodemus agrarius outdoors. There were also differences in indoor and outdoor density among different rodent species (蠂 ~ 2 ~ (2 +) 92.513), but there was no difference among different mouse species (蠂 ~ (2) (蠂 ~ (2) (蠂 ~ (2) (蠂 ~ (2) 1.678 (P _ (0.795), suggesting that there might be cross-propagation among different mouse species, and the virus carrying index of Apodemus agrarius was the highest in different mouse species. Rattus norvegicus is next, these two kinds of mice may be the main host of hemorrhagic fever with renal syndrome. The actual incidence of hemorrhagic fever with renal syndrome (Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome, HFRS) by Elman neural network was 47, the predicted number was 56, and the revised number was 52. The predicted number was basically consistent with the actual number. Conclusion: the incidence of HFRS in Hunan Province has been decreasing continuously in the past 4 years. The incidence of HFRS is still mainly male, the age of onset is still young and adult, and the occupation is mainly farmers and workers. Rattus norvegicus was the dominant rodent in indoor species and Apodemus agrarius was dominant in outdoor rodent species. The error after prediction and correction is basically consistent with the actual number of people. It is feasible to use Elman neural network to predict the number of HFRS patients.
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類(lèi)號(hào)】：R512.8;R181.3

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