【摘要】：目的:探討傳染病的流行規(guī)律,研究傳染病的流行趨勢�；跁r間序列特征和灰色系統(tǒng)理論,選擇合適的傳染病預(yù)測控制模型。首先,針對含有趨勢性和隨機波動性特征的新疆法定傳染病發(fā)病特征,構(gòu)建符合其發(fā)病特征的灰色預(yù)測模型及其改進模型,并尋求合適的預(yù)測模型;其次,針對含有非線性特征的新疆乙肝發(fā)病數(shù)據(jù),構(gòu)建優(yōu)化的非線性灰色伯努利預(yù)測模型,并采用現(xiàn)代優(yōu)化算法對模型參數(shù)進行優(yōu)化;再次,針對含有趨勢性、季節(jié)性、周期性和隨機波動特征的新疆包蟲病發(fā)病數(shù)時間序列,構(gòu)建包蟲病的灰色組合預(yù)測模型,從理論上提出包蟲病控制策略。方法:1)針對新疆2004-2010年法定傳染病發(fā)病數(shù)據(jù),通過選擇不同的維度,分別建立靜態(tài)灰色預(yù)測模型和動態(tài)滾動灰色預(yù)測(Rolling grey model,RGM)模型。為進一步驗證模型精度,建立了等維遞補的新疆肺結(jié)核預(yù)測模型,并與幾個改進的GM模型(貝葉斯參數(shù)優(yōu)化灰色模型(Bayesian based grey prediction model,BGM),最小二乘改進的灰色模型(Least squares based grey prediction model,LSEGM),無偏灰色預(yù)測模型(Unbiased grey prediction model,UGM))擬合結(jié)果做了對比。2)基于新疆乙肝2012年1月-2012年12月發(fā)病率數(shù)據(jù)(2012年1月-2012年8月的8組觀察數(shù)據(jù)作為模擬數(shù)據(jù),而2012年9月-2012年12月的4組數(shù)據(jù)作為檢測數(shù)據(jù)),建立了5個預(yù)測模型:GM(1,1),灰色Verhulst模型(GVM),Holt-Winters指數(shù)平滑模型,NGBM(1,1),粒子群優(yōu)化的Nash非線性灰色伯努利模型(Optimized Nash nonlinear grey Bernoulli model based on particle swarm optimization,PSO-NNGBM(1,1)),并比較模型精度。為進一步驗證PSO-NNGBM(1,1)在非線性傳染病數(shù)據(jù)預(yù)測方面的可行性與有效性,將PSO-NNGBM(1,1)模型應(yīng)用于2009-2012年乙肝年發(fā)病率數(shù)據(jù)的分析。3)依據(jù)2011年1月-2012年12月觀測數(shù)據(jù)(2011年1月-2012年6月的18組觀察數(shù)據(jù)作為模擬數(shù)據(jù),而2012年7月-2012年12月的6組數(shù)據(jù)作為檢測數(shù)據(jù))構(gòu)建遺傳優(yōu)化的非線性灰色伯努利模型(Optimized Nonlinear grey Bernoulli model,ONGBM(1,1)),并與經(jīng)典的GM(1,1)、GVM、傳統(tǒng)的非線性灰色伯努利模型(Nonlinear grey Bernoulli model,NGBM(1,1))擬合結(jié)果進行對比,檢驗?zāi)Ｐ蛢?yōu)劣。4)依據(jù)2004年第一季度-2012年第四季度觀測數(shù)據(jù)(2004年第一季度-2012年第一季度的33個觀察數(shù)據(jù)作為模擬數(shù)據(jù),而2012年第二季度-2012年第四季度的3個數(shù)據(jù)作為檢測數(shù)據(jù)),從包蟲病的發(fā)病數(shù)特征與傳播機制出發(fā),建立包蟲病的灰色-周期外延-par)(組合模型(grey-periodicextensionalcombinatorialmodel,pecgm(1,1))和灰色-傅立葉殘差校正模型(errormodifiedgreymodelusingfourierseries,fgm(1,1))。為探討新疆包蟲病的長期發(fā)病趨勢,根據(jù)包蟲病的傳播機理,建立了包蟲病傳播的灰色-動力學(xué)組合模型,并從理論上提出控制策略。結(jié)果:1)依據(jù)2006-2010年法定傳染病數(shù)據(jù)(5維)建立的靜態(tài)gm(1,1)模型精度最高(平均相對誤差為=Δ%6.6,灰色絕對關(guān)聯(lián)度r=980.0,均方差比值c=38.0,小誤差概率p=1),達到2級。依據(jù)2005-2010年數(shù)據(jù)(6維)建立的靜態(tài)gm(1,1)模型模擬精度較低(3級),依據(jù)2004-2010年數(shù)據(jù)(7維)建立的靜態(tài)gm(1,1)模型精度最低(4級),不適合作外推預(yù)測。經(jīng)過一次等維遞補的5維rgm(1,1)模型精度即可達到1級,而6維rgm模型經(jīng)過兩次等維遞補,精度也可達到1級。rgm模型結(jié)果顯示,若采取有效的預(yù)防和治療措施,新疆法定傳染病發(fā)病率在未來5年內(nèi)將逐年穩(wěn)步下降,到2015年,年發(fā)病率不超過400/10萬。2)依據(jù)新疆肺結(jié)核發(fā)病數(shù)據(jù)建立的7維gm(1,1)、6維gm(1,1)、7維rgm(1,1)及6維遞補rgm(1,1)預(yù)測模型模擬精度較高(模型精度分別為1,2,1,1),適合作中長期預(yù)測,5維gm(1,1)模型模擬效果一般(3級),可作短期預(yù)測。而lsegm(1,1),bgm(1,1),ugm(1,1)三個模型擬合精度均低于rgm(1,1)(精度分別為3,4,3),是不適合做外推預(yù)測的。7維rgm(1,1)擬合結(jié)果表明,新疆2020年肺結(jié)核年發(fā)病率不會超過128(1/10萬)。從模型10年預(yù)測的結(jié)果來看,新疆肺結(jié)核整體發(fā)病率將呈下降趨勢。但短期預(yù)測結(jié)果表明,新疆肺結(jié)核年發(fā)病率到2015年仍可能達到151/10萬,每10萬人較2004年水平還高出不少于8人。3)4個乙肝預(yù)測模型(gm(1,1),gvm,ngbm(1,1),ongbm(1,1))擬合結(jié)果得到,平均相對誤差(meanabsolutepercentageerror,mape)值分別為8.18%,32.22%,7.87%和7.43%,相應(yīng)的均方根誤差(rootmeansquarederror,rmse)為1.75,7.41,1.87和1.71。外推檢驗結(jié)果表明,遺傳優(yōu)化的ongbm(1,1)模型的mape(8.79%)和rmse(1.84)均小于其他幾個模型(gm(1,1):mape=9.04%,rmse=1.99;gvm:mape=16.14%,rmse=4.48;ngbm(1,1):mape=10.96%,rmse=2.20)。4)傳統(tǒng)的ngbm(1,1)(mape=4.66%,rmspe=6.51%)與pso-nngbm(1,1)(mape=4.59%,rmspe=6.50%)在應(yīng)用于新疆乙肝預(yù)測時有相近的擬合結(jié)果,holt-winters指數(shù)平滑模型也取得了較高的擬合精度(mape=3.39%,rmspe=8.28%)。外推檢驗結(jié)果得到,pso-nngbm(1,1)(mape=10.97%,rmspe=16.0%)比ngbm(mape=10.99%,rmspe=16.02%)和holt-winters(mape=17.61%,rmspe=20.54%)具有更高的預(yù)測精度。針對乙肝發(fā)病年數(shù)據(jù),pso-nngbm(1,1)模型得到了最高的預(yù)測精度。剔除異常值帶來的影響,pso-nngbm(1,1)模型的mape值低于4.45%,rmspe值低于5.51%,可以滿足實際應(yīng)用的要求,將其應(yīng)用于新疆乙肝發(fā)病預(yù)測是合理且有效的。5)包蟲病短期預(yù)測模型中,PECGM(1,1)模型(擬合:MAPE=10.7536%,RMSE=23.1066;外推:MAPE=16.3088%,RMSE=65.6686)能與原始數(shù)據(jù)同步波動,比經(jīng)典的GM(1,1)模型(擬合:MAPE=25.8364%,RMSE=37.4480;外推:MAPE=19.8847%,RMSE=78.9060)具有更好的擬合效果。PECGM(1,1)模型結(jié)果顯示,新疆包蟲病發(fā)病情況具有明顯的季節(jié)性和周期性:4個季度為一個周期,春季為高發(fā)季節(jié)。FGM(1,1)模型相較GM(1,1)與PECGM(1,1)模型,無論是擬合(MAPE=8.8952%,RMSE=12.4442)或是預(yù)測(MAPE=11.0688%,RMSE=42.0548)均具有更好的效果。在針對新疆包蟲病發(fā)病數(shù)據(jù)預(yù)測建模時,FGM(1,1)模型相較GM(1,1)與PECGM(1,1)模型,具有更高的預(yù)測精度,更小的擬合誤差。幾個灰色模型的預(yù)測結(jié)果均展示了同一個問題:新疆包蟲病的發(fā)病數(shù)短期內(nèi)不會下降。6)動力學(xué)長期預(yù)測模型結(jié)果表明,在當前的衛(wèi)生條件和控制措施下,未來20幾年,包蟲病感染人數(shù)將會持續(xù)上升,在25年左右達到理論上的高峰(全年約1250例),隨后開始緩慢下降趨于穩(wěn)定。模型基本再生數(shù)粗糙估計值:541.00R=,這說明根據(jù)新疆當前衛(wèi)生條件,人類包蟲病病例數(shù)最終將趨向于零。結(jié)論:1)新疆法定傳染病數(shù)據(jù)具有非穩(wěn)定、非線性和隨機性特點。RGM模型每預(yù)測一步,模型參數(shù)做一次修正,模型得到改進,預(yù)測值產(chǎn)生于動態(tài)之中。RGM在傳染病中長期預(yù)測中能更好地揭示系統(tǒng)的發(fā)展趨勢,獲得好的預(yù)測效果。2)現(xiàn)代優(yōu)化算法優(yōu)化模型參數(shù)的非線性灰色伯努利模型,對含有趨勢性、隨機性、非線性特征的乙肝發(fā)病時間序列建模是合適的。3)對影響因素較多,有一定波動性的系統(tǒng)進行預(yù)測時,殘差校正的PECGM(1,1)模型和FGM(1,1)模型較經(jīng)典的GM(1,1)預(yù)測精度高。PECGM(1,1)模型和FGM(1,1)模型應(yīng)用于含有趨勢性、季節(jié)性、周期性和隨機性的包蟲病發(fā)病時間序列建模是合適的。4)灰色-動力學(xué)模型能更好地把握數(shù)據(jù)短期和長期趨勢,利用該模型對新疆包蟲病總體趨勢進行預(yù)測是可行的。模型數(shù)值模擬結(jié)果表明,控制終宿主(犬)種群的規(guī)模,嚴格處理感染包蟲囊的內(nèi)臟,捕殺野犬、病犬及無用犬,加強對犬的免疫,同時降低犬的傳染率和犬的新增數(shù)量,把犬的驅(qū)蟲治療和控制犬的種群規(guī)模兩種措施結(jié)合起來可以更好的控制包蟲病的傳播。隨著醫(yī)療衛(wèi)生條件、控制措施和宣傳力度的加強,理論上的峰值將會不斷向后推移。
【學(xué)位授予單位】：新疆醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R181.3

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本文編號：2761958