發(fā)布時(shí)間：2019-03-19 09:15

【摘要】：目的:了解寧波市鎮(zhèn)海區(qū)從1985-2007年的傷寒、副傷寒發(fā)病的流行趨勢;同時(shí),比較自回歸滑動平均時(shí)間序列模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色數(shù)列模型的對傷寒、副傷寒的預(yù)測效率。方法:利用寧波市鎮(zhèn)海區(qū)疾病預(yù)防控制中心傳染病報(bào)告系統(tǒng)收集的1985-2007年傳染病傷寒、副傷寒發(fā)病資料,來觀測該地區(qū)傷寒、副傷寒的流行情況;并用dps7.55軟件中的ARIMA時(shí)間序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色數(shù)列模型對1985-2004年按季度發(fā)病率數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型,用2005-2007年的傷寒、副傷寒季度發(fā)病率對三種預(yù)測模型進(jìn)行檢驗(yàn),從而比較三種模型的優(yōu)劣。結(jié)果:1985-2007年期間,鎮(zhèn)海區(qū)傷寒、副傷寒平均發(fā)病率為23.42/10萬,男性年平均發(fā)病率為24.68/10萬,女性為22.08/10萬,1990年呈爆發(fā)流行狀態(tài),發(fā)病率高達(dá)144.56/10萬。用ARIMA時(shí)間序列分析得到擬合度為50.15%,驗(yàn)證模型的殘差平方和為5154.38;用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析得到擬合度為73.12%,驗(yàn)證模型的殘差平方和為3559.24;用灰色數(shù)列模型分析得到擬合度為1.20%,驗(yàn)證模型的殘差平方和為646.58。結(jié)論:本研究結(jié)果顯示寧波市鎮(zhèn)海區(qū)傷寒、副傷寒發(fā)病在全國屬于高發(fā)區(qū),要加大對食品衛(wèi)生的監(jiān)管,推廣使用傷寒、副傷寒疫苗。同時(shí)用這些時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行三種方法擬合比較得到,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更為適用于預(yù)測寧波市鎮(zhèn)海區(qū)傷寒、副傷寒發(fā)病趨勢,ARIMA時(shí)間序列模型其次,灰色數(shù)列模型預(yù)測效率最差。
[Abstract]:Aim: to understand the epidemic trend of typhoid fever and paratyphoid fever in Zhenhai District of Ningbo City from 1985 to 2007, and to compare the prediction efficiency of typhoid and paratyphoid fever based on autoregressive moving average time series model, neural network and grey series model. Methods: the epidemic situation of typhoid fever and paratyphoid fever in this area was observed by the infectious disease report system collected from 1985 to 2007 in Zhenhai District Disease Control and Prevention Center of Ningbo City, in order to observe the prevalence of typhoid and paratyphoid fever in this area. The ARIMA time series, neural network and grey series model of dps7.55 software were used to establish the forecast model of quarterly incidence data from 1985 to 2004, and three forecasting models were tested with the incidence of typhoid fever and paratyphoid fever from 2005 to 2007, and the incidence rate of typhoid fever and paratyphoid fever from 2005 to 2007 were tested. Thus, the advantages and disadvantages of the three models are compared. Results: from 1985 to 2007, the average incidence of typhoid fever and paratyphoid fever was 23.42 / 100000 in Zhenhai District, 24.68 / 100000 in male and 22.08 / 100000 in female. The incidence was 144.56 / 100000. The fitting degree was 50.15% by ARIMA time series analysis, and the square sum of residual error was 5154.38. The fitting degree was 73.12% by neural network analysis, and the square sum of residual error was 3559.24 by neural network analysis. The fitting degree is 1.20%, and the square sum of residual error is 646.58. Conclusion: the results of this study showed that the incidence of typhoid and paratyphoid fever in Zhenhai district of Ningbo was high in China. It was necessary to strengthen the supervision of food hygiene and popularize the use of typhoid and paratyphoid vaccine. The neural network model is more suitable for predicting the incidence trend of typhoid and paratyphoid fever in the Zhenhai area of Ningbo City. The ARIMA time series model is the second and the grey series model is the least efficient in predicting the occurrence trend of typhoid and paratyphoid fever.
【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】：2008
【分類號】：R181.3;R516.3

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本文編號：2443392