發(fā)布時(shí)間：2020-08-26 09:28

【摘要】：摘要目的整理某市1985年~2008年猩紅熱月發(fā)病率資料,探討單純求和自回歸滑動(dòng)平均(ARIMA)模型和求和自回歸滑動(dòng)平均模型與廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ARIMA-GRNN)組合模型在1985年~2008年猩紅熱月發(fā)病率的擬合與預(yù)測(cè)研究中的應(yīng)用。方法收集1985年~2008年猩紅熱月發(fā)病率和1985年~2006年每月氣象因素資料。用秩相關(guān)對(duì)猩紅熱月發(fā)病率與氣象因素間進(jìn)行單因素分析。對(duì)1985年~2008年猩紅熱月發(fā)病率資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,選取合適時(shí)間段資料用于模型的擬合。先對(duì)資料建立ARIMA模型,然后將猩紅熱月發(fā)病率的ARIMA模型擬合值作為GRNN網(wǎng)絡(luò)的輸入,猩紅熱月發(fā)病率的實(shí)際值作為網(wǎng)絡(luò)的輸出來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。最后比較單純ARIMA模型和ARIMA-GRNN組合模型的效果。結(jié)果猩紅熱月發(fā)病率可能與平均氣溫、平均相對(duì)濕度和最低氣溫有統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)聯(lián)。由于時(shí)間序列分析具有以時(shí)間變量綜合代替各影響因素的優(yōu)點(diǎn),不需要知道影響結(jié)局變量的相關(guān)因素,所以在后期建模時(shí)沒有考慮氣象因素對(duì)猩紅熱發(fā)病率的影響。1985年~2008年猩紅熱月發(fā)病率資料經(jīng)過初步分析,最后選取1990年~2008年猩紅熱月發(fā)病率為建模數(shù)據(jù)。經(jīng)Cox-Stuarts趨勢(shì)檢驗(yàn),提示1990年~2008年猩紅熱月發(fā)病率沒有上升或者下降的趨勢(shì),同時(shí)白噪聲檢驗(yàn)也提示1990年~2008年猩紅熱月發(fā)病率不是白噪聲序列而是蘊(yùn)含一定量的信息。SPSS19.0提供的Expert Modeler建模器提示ARIMA(0 , 0 , 2)×(1 , 0 , 1)12模型為最優(yōu)模型,模型表達(dá)式為(1 - 0.974 B~(12))X_t= 0.15 +(1 + 0.366 B + 0.363 B~2 )(1 - 0.863B~(12) )ε_(tái)t。該模型殘差通過白噪聲檢驗(yàn),Box-Ljung Q統(tǒng)計(jì)量為15.857(P=0.322)。光滑因子從0.001開始取值,每次增加一個(gè)單位量0.001到0.02,分別對(duì)待估點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè),計(jì)算待估點(diǎn)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差序列的誤差均方根(RMSE)值,最后光滑因子確定為0.007,此時(shí)待估點(diǎn)的RMSE值達(dá)到最小為0.04356。單純ARIMA模型和ARIMA-GRNN組合模型的平均誤差率(MER)分別為35.5%、31.2%;決定系數(shù)(R~2)分別為0.703、0.761。結(jié)論單純ARIMA模型和ARIMA-GRNN組合模型均可以用于1990年~2008年猩紅熱月發(fā)病率的擬合與預(yù)測(cè)的研究中,而ARIMA-GRNN組合模型的效果要優(yōu)于單純ARIMA模型。
【學(xué)位授予單位】：安徽醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：R181.3
【圖文】：

神經(jīng)元個(gè)數(shù)為訓(xùn)練樣本數(shù)。第三層為線性輸出層，其權(quán)函數(shù)是規(guī)范化點(diǎn)積權(quán)函數(shù)，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出。廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新穎有效的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通常用來實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近，其結(jié)構(gòu)如圖2。廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化就是對(duì)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)過程，學(xué)習(xí)樣本確定，則圖 2 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig 2 Structure schedule of general regression neural network

22圖 3 1985~2008 年猩紅熱月發(fā)病率時(shí)序圖Fig 3 The sequence chart of the monthly incidence of scarlet fever from 1985 to2008

圖 4 不同年份猩紅熱月發(fā)病率時(shí)序圖Fig 4 The sequence chart of the monthly incidence of scarlet fever grouped by year3.1.2 猩紅熱月發(fā)病率與各氣象因素的相關(guān)性分析在全球氣候普遍變暖的情況下，氣象因素與疾病的關(guān)系愈來愈受到人們關(guān)注。本研究收集 1985 年~2006 年各月降水量、平均氣壓、平均氣溫、平均相對(duì)濕度和最低氣溫等氣象因素，各氣象因素的時(shí)序圖見圖 5~圖 9。本研究為了探討猩紅熱月發(fā)病率與降水量、氣壓、平均氣溫、相對(duì)濕度和最低氣溫間的統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)聯(lián)，為以后的猩紅熱發(fā)病率與氣象因素的研究提供線索，對(duì)猩紅熱月發(fā)病率與降水量、平均氣壓、平均氣溫、平均相對(duì)濕度和最低氣溫等氣象因素進(jìn)行單因素分析。對(duì)各氣象因素進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果提示各氣象因素來自偏態(tài)分布總體，所以用 Spearman 秩相關(guān)衡量猩紅熱與各氣象因素間的相關(guān)性，Spearman 秩相關(guān)分析結(jié)果見表 4，同時(shí)用中位數(shù)、最小值和最大值對(duì)各氣象因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述，結(jié)果

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 余志剛;我國糧食宏觀調(diào)控的計(jì)量分析與政策選擇[D];吉林大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 趙妍;ARIMA模型和控制圖法在豬肺疫預(yù)測(cè)預(yù)警中的應(yīng)用研究[D];東北農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2805000