發(fā)布時(shí)間：2017-10-05 18:59

  本文關(guān)鍵詞：時(shí)間序列分析方法在杭州市中小學(xué)生癥狀監(jiān)測中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 時(shí)間序列 ARIMA模型 指數(shù)平滑法 癥狀監(jiān)測 預(yù)測

【摘要】：傳統(tǒng)的疾病監(jiān)測系統(tǒng)建立在醫(yī)院診斷和實(shí)驗(yàn)室檢查的基礎(chǔ)上,在癥狀報(bào)告或樣品采集和疾病的最后診斷之間通常存在一段時(shí)間的滯后期,而生物恐怖事件或者其它公共衛(wèi)生突發(fā)事件的應(yīng)對,需要快速鑒定并做出反應(yīng)。相比較傳統(tǒng)的疾病監(jiān)測,癥狀監(jiān)測則是收集各種與健康事件相關(guān)的數(shù)據(jù),輔以精密的信號(hào)檢測方法來監(jiān)測突發(fā)公共衛(wèi)生事件爆發(fā)初期的異�，F(xiàn)象。癥狀監(jiān)測的數(shù)據(jù)一般都是通過網(wǎng)絡(luò)直報(bào),缺乏前瞻性,而通過時(shí)間序列分析方法對癥狀監(jiān)測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測可達(dá)到預(yù)警的作用。 研究目的 本研究的目的是探索時(shí)間序列分析方法在癥狀監(jiān)測預(yù)測中的應(yīng)用,對監(jiān)測癥狀的時(shí)間序列進(jìn)行時(shí)間序列方法學(xué)上的探索,分別運(yùn)用ARIMA模型和指數(shù)平滑模型對癥狀發(fā)展做出定量預(yù)測預(yù)報(bào),從理論角度為制定科學(xué)有效的防治措施提供理論依據(jù),為解決癥狀監(jiān)測預(yù)測預(yù)報(bào)提供新的思路。 資料與方法 收集杭州市中小學(xué)生2009年8月31日-2010年6月31日(2009年第36周-2010年第27周,共44周)8種監(jiān)測癥狀的數(shù)據(jù),探討各個(gè)癥狀的分布情況。采用時(shí)間序列分析方法(ARIMA模型、指數(shù)平滑模型等)以周為時(shí)間單位分析預(yù)測發(fā)熱、咳嗽等代表癥狀出現(xiàn)的人次數(shù)；比較兩種模型預(yù)測的結(jié)果,并進(jìn)一步探討哪種模型更適合此類數(shù)據(jù)。 研究結(jié)果 1 ARIMA模型擬合結(jié)果 對發(fā)熱和咳嗽序列的人次數(shù)預(yù)測模型分別為ARIMA(1,0,0)和ARIMA(1,1,1),表達(dá)式分別為： 2指數(shù)平滑法擬合結(jié)果 本研究采用三種指數(shù)平滑模型對發(fā)熱和咳嗽序列人次數(shù)分別建立了預(yù)測模型,即 簡單指數(shù)平滑法：發(fā)熱α=0.99,SSE=24.8319�？人驭�=0.45,SSE=26.4520。 單參數(shù)雙重指數(shù)平滑法：發(fā)熱α=0.27,SSE=36.2534。咳嗽α=0.21,SSE=28.9208。 Holt-Winters兩參數(shù)雙重指數(shù)平滑法：發(fā)熱α=0.999,γ=0.001,SSE=25.4046�？人驭�=0.404,γ=0.001,SSE=26.4351. 結(jié)論 1 ARIMA模型和指數(shù)平滑法都適合于癥狀監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)測。指數(shù)平滑法需要通過反復(fù)試驗(yàn)確定使均方差最小的α值,它只需知道上一年的資料即可。指數(shù)平滑的優(yōu)點(diǎn)是能夠把新觀察的值考慮進(jìn)去,不斷地對模型進(jìn)行修正。ARIMA法將移動(dòng)平均法、自相關(guān)分析及數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性考慮在了一起,通過自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)分析確定q和p。ARIMA模型預(yù)測法是根據(jù)對時(shí)間序列的具體分析,初步選定一個(gè)試用模型,然后用一系列統(tǒng)計(jì)方法來檢驗(yàn)這個(gè)試用模型是否適用,如不適用,可以對這個(gè)模型作必要的調(diào)整,或重新選用新的試用模型,因而ARIMA模型預(yù)測法適用于各種類型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。理論上講ARIMA法更全面,綜合考慮因素多,但有時(shí)在不同的應(yīng)用條件下,模型的選擇還要視具體情況而定,本研究結(jié)果也驗(yàn)證了這一點(diǎn)。 2本文研究結(jié)果顯示指數(shù)平滑法的預(yù)測效果好于ARIMA模型,但擬合精度不如ARIMA模型。 3時(shí)間序列分析方法在癥狀監(jiān)測中的應(yīng)用為疾病預(yù)防控制工作提供有效的理論支持。近年來,以診斷為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)疾病監(jiān)測已難以適應(yīng)公共衛(wèi)生監(jiān)測對及時(shí)性的苛刻要求。癥狀監(jiān)測有望通過更早期廣泛地收集異常癥狀相關(guān)數(shù)據(jù),依靠即時(shí)地?cái)?shù)據(jù)整合以及精密地信號(hào)檢測,更早地發(fā)現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生并發(fā)出警報(bào),這對及時(shí)采取有效的公共衛(wèi)生應(yīng)對措施,降低患病率、死亡率和減少經(jīng)濟(jì)損失都是至關(guān)重要的。如能找出適合癥狀監(jiān)測的預(yù)測模型,更早地預(yù)報(bào)發(fā)現(xiàn)癥狀的異常現(xiàn)象,就能為疾病預(yù)防控制提供更早期更及時(shí)更可靠的依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)間序列 ARIMA模型 指數(shù)平滑法 癥狀監(jiān)測 預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：R181.3;F224
【目錄】：

• 致謝4-5
• 前言5-6
• 摘要6-9
• Abstract9-12
• 圖表目次12-14
• 目次14-16
• 1 引言16-22
• 1.1 研究背景16-19
• 1.2 研究目的、意義及內(nèi)容19-20
• 1.3 研究步驟20
• 1.4 研究資料收集、分析工具20-22
• 2 資料來源與方法22-36
• 2.1 資料來源22
• 2.2 ARIMA模型的基本原理和建模方法22-29
• 2.3 指數(shù)平滑模型的基本原理和建模方法29-36
• 3 結(jié)果36-76
• 3.1 基本情況分析36-40
• 3.2 ARIMA模型預(yù)測分析40-59
• 3.3 指數(shù)平滑模型預(yù)測分析59-74
• 3.4 模型結(jié)果的驗(yàn)證與比較74-76
• 4 研究結(jié)論76-83
• 4.1 討論76-80
• 4.2 結(jié)論80-81
• 4.3 創(chuàng)新之處81
• 4.4 不足之處81-83
• 參考文獻(xiàn)83-89
• 綜述 時(shí)間序列分析方法及其應(yīng)用現(xiàn)狀89-96
• 參考文獻(xiàn)94-96
• 作者簡歷及在學(xué)期間發(fā)表的文章96

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：978268