發(fā)布時(shí)間：2018-07-29 16:17

【摘要】：研究目的分析2010-2016年柳州市手足口病月發(fā)病率的時(shí)間分布規(guī)律,探討季節(jié)性ARIMA模型、ARIMA-GRNN組合模型及XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)模型在手足口病發(fā)病率短期預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用。通過MAE、RMSE和MAPE等指標(biāo)評(píng)估模型的優(yōu)劣,從中選擇出最適合柳州市手足口病月發(fā)病率預(yù)測(cè)的模型。探索性地將XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于手足口病的短期預(yù)測(cè),為傳染病發(fā)病率的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)提供新的思路,為制定柳州市手足口病預(yù)防預(yù)警策略提供科學(xué)依據(jù)。研究方法使用Excel整理2010-2016年柳州市手足口病數(shù)據(jù),用流行病學(xué)的方法描述其時(shí)間分布特征。將2010-2015年手足口病的月發(fā)病率數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,將2016年手足口病的月發(fā)病率數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)樣本,建立季節(jié)性ARIMA模型、ARIMA-GRNN組合模型和XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型。同時(shí)評(píng)估模型的優(yōu)劣,評(píng)價(jià)指標(biāo)為MAE、RMSE和MAPE,其值越小說明模型預(yù)測(cè)效果越好。使用IBM SPSS Statistics 16.0建立季節(jié)性ARIMA時(shí)間序列模型;使用Matlab R2014a軟件在ARIMA模型的基礎(chǔ)上建立ARIMA-GRNN組合預(yù)測(cè)模型;使用R version 3.3.3軟件建立XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)模型。研究結(jié)果(1)2010-2016年柳州市各年手足口病累積報(bào)告發(fā)病率依次為494.72/10萬(wàn)、475.26/10萬(wàn)、618.90/10萬(wàn)、675.41/10萬(wàn)、852.08/10萬(wàn)、780.52/10萬(wàn)、765.44/10萬(wàn)。其中,7年累積手足口病重癥病例729例,死亡40例。主要發(fā)病高峰為每年4-7月份,5月份最為嚴(yán)重,發(fā)病次高峰為每年的9-10月份。(2)柳州市手足口病月發(fā)病率季節(jié)性ARIMA預(yù)測(cè)模型表達(dá)式為ARIMA(1,0,0)x(1,1,0)12。模型參數(shù)AR(1)和SAR(1)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.001),標(biāo)準(zhǔn)化BIC值為6.236,殘差序列為白噪聲(Q=8.359,P=0.937)。訓(xùn)練樣本的MAE、RMSE、MAPE依次為13.581、20.407、38.322%;預(yù)測(cè)樣本的MAE、RMSE、MAPE依次為11.962、9.481、32.689%。(3)柳州市手足口病月發(fā)病率ARIMA-GRNN組合預(yù)測(cè)模型的最佳光滑因子為0.030,所對(duì)應(yīng)的的RMSE值為4.285。訓(xùn)練樣本的MAE、RMSE、MAPE依次為10.393、13.443、36.160%;預(yù)測(cè)樣本的MAE、RMSE、MAPE依次為9.481、11.863、30.101%。(4)柳州市手足口病月發(fā)病率XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)模型的最重要預(yù)測(cè)因素為lag24,其所對(duì)應(yīng)的增益值、Cover值、頻率值依次為0.505、0.187、0.093。訓(xùn)練樣本的MAE、RMSE、MAPE依次為2.106、5.311、2.650%;預(yù)測(cè)樣本的MAE、RMSE、MAPE依次為7.134、10.224、13.253%。研究結(jié)論(1)2010-2016年柳州市手足口病疫情較為嚴(yán)峻。發(fā)病情況有明顯的季節(jié)性特征,呈現(xiàn)出一種雙峰的趨勢(shì)。(2)ARIMA(1,0,0)x(1,1,0)12模型、ARIMA-GRNN組合預(yù)測(cè)模型以及XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)模型均可用于柳州市手足口病月發(fā)病率的擬合和預(yù)測(cè)。(3)本研究建立的柳州市手足口病月發(fā)病率預(yù)測(cè)模型,ARIMA-GRNN組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于乘積季節(jié)性ARIMA模型,而XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)效果則優(yōu)于ARIMA模型和ARIMA-GRNN組合預(yù)測(cè)模型。
[Abstract]:Objective to analyze the temporal distribution of monthly morbidity of HFMD in Liuzhou from 2010 to 2016 and to explore the application of seasonal ARIMA model ARIMA-GRNN combined model and XGBoost machine learning model in short-term prediction of HFMD incidence. According to the evaluation model of mae RMSE and MAPE, the most suitable model for predicting the incidence of HFMD in Liuzhou was selected. The method of XGBoost machine learning is applied to the short-term prediction of HFMD, which provides a new idea for accurate prediction of incidence of infectious diseases and provides scientific basis for formulating the prevention and warning strategy of HFMD in Liuzhou. Methods the data of hand-foot-mouth disease from 2010 to 2016 in Liuzhou were collected by Excel and the time distribution characteristics were described by epidemiological method. The monthly morbidity data of hand, foot and mouth disease from 2010 to 2015 were used as training samples, and the monthly incidence data of hand foot and mouth disease in 2016 were used as prediction samples. The seasonal ARIMA model ARIMA-GRNN combined model and XGBoost machine learning prediction model were established. At the same time, the advantages and disadvantages of the model are evaluated. The smaller the value of MAE RMSE and MAPE is, the better the prediction effect of the model is. The seasonal ARIMA time series model is established by using IBM SPSS Statistics 16.0, the ARIMA-GRNN combination prediction model is built on the basis of ARIMA model by Matlab R2014a software, and the XGBoost machine learning model is established by using R version 3.3.3 software. Results (1) the cumulative reported incidence of HFMD in Liuzhou City from 2010 to 2016 was 494.72 / 100 000, 475.26 / 100 000, 618.90 / 100 000, 675.41 / 100 000 / 100000, 852.08 / 100 000 or 7,80.522 / 100 000 or 765.44 / 100, 000 respectively. Among them, 729 cases and 40 cases died of hand, foot and mouth disease in 7 years. The main peak was from April to July, and the second peak was from September to October. (2) the seasonal ARIMA prediction expression of monthly incidence of HFMD in Liuzhou was ARIMA (1 0 0) x (1 1 0) 12. The model parameters AR (1) and SAR (1) were statistically significant (P0. 001), the standardized BIC value was 6. 236, and the residual sequence was white noise. The Mae RMSE MAPE of the training samples was 13.581n 20.4070.38.322, and that of the predicted samples was 11.9629.481k32.689. (3) the best smoothing factor of the ARIMA-GRNN combination forecasting model for HFMD incidence in Liuzhou was 0.030, and the corresponding RMSE value was 4.285. The Mae RMSE MAPE of the training samples was 10.393 / 13.443 / 36.160, and that of the predicted samples was 9.481C / 11.863 / 30.101respectively. (4) the most important predictor of the XGBoost machine learning model for the monthly incidence of HFMD in Liuzhou was lag24, and the corresponding gain value / cover value and the frequency value were 0.5050.1870.093 and 0.5050.1870.093 respectively. The Mae RMSE MAPE of the training samples was 2.106, 5.3112.650, and the predicted mae RMSE MAPE of the training samples was 7.134 and 10.2240.13.253 respectively. Conclusion (1) the epidemic situation of hand, foot and mouth disease in Liuzhou from 2010 to 2016 is severe. The incidence has obvious seasonal characteristics. There is a bimodal trend. (2) ARIMA (1 0 0) x (1 0) 12 model / ARIMA-GRNN combined prediction model and XGBoost machine learning model can be used to fit and predict the monthly incidence of HFMD in Liuzhou. (3) the monthly incidence of HFMD in Liuzhou is predicted by this study. The prediction effect of ARIMA-GRNN combined forecasting model is better than that of product seasonal ARIMA model. The prediction effect of XGBoost machine learning model is better than that of ARIMA model and ARIMA-GRNN combination model.
【學(xué)位授予單位】：廣西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R181.3;R512.5

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本文編號(hào)：2153229