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基于GAM模型的氣象因素與若干慢性病關(guān)系研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-05 08:46
  氣象因素對(duì)慢性病的發(fā)作具有重要的影響,采用科學(xué)方法研究與慢性病發(fā)作有關(guān)的健康影響因子,可以為公共衛(wèi)生負(fù)擔(dān)提供有價(jià)值的信息,幫助公共衛(wèi)生和環(huán)境部門(mén)合理規(guī)劃,及時(shí)向公眾傳播氣候變化的應(yīng)對(duì)措施。本研究以甘肅省四個(gè)不同氣候的代表性地區(qū)的氣象因素和同期若干慢性。ǚ涡牟『透哐獕海╅T(mén)診量的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。首先,對(duì)GAM模型進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)合DLNM模型,對(duì)二者之間的暴露-反應(yīng)關(guān)系和滯后效應(yīng)進(jìn)行研究;然后,提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償灰色周期外延算法,解決了該時(shí)間序列的周期波動(dòng)性問(wèn)題,提高了門(mén)診量的預(yù)測(cè)精度。論文的主要工作為:首先,采用描述性統(tǒng)計(jì)分析法,相關(guān)性分析和主成分分析法對(duì)甘肅省四個(gè)代表性區(qū)域(涼州區(qū),白銀,慶城和成縣地區(qū))2014-2016年的日氣象數(shù)據(jù)及同時(shí)期的慢性。ǚ涡牟『透哐獕海┤臻T(mén)診人數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析,得到影響慢性病的主要?dú)庀笠蛩亍H缓?對(duì)GAM模型進(jìn)行光滑度優(yōu)化和共曲線性?xún)?yōu)化,結(jié)合DLNM模型,建立氣象因素和慢性病門(mén)診量二者之間的關(guān)系模型,并將其應(yīng)用在四個(gè)代表性地區(qū)上。優(yōu)化后的GAM模型的GCV和K-index兩個(gè)指標(biāo)均表明建立的模型光滑度足夠,共曲線性程度降低,模型效果較好;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明... 

【文章來(lái)源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】:63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 氣象-健康效應(yīng)評(píng)估常用方法
        1.2.2 廣義加性模型的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 氣象因素的健康效應(yīng)研究現(xiàn)狀
        1.2.4 疾病門(mén)診量預(yù)測(cè)方法的研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線
        1.3.1 論文主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文技術(shù)路線
2 理論方法
    2.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析
    2.2 Spearman相關(guān)性分析
    2.3 主成分分析法
    2.4 分布滯后非線性模型
        2.4.1 交叉基
        2.4.2 DLNM參數(shù)和描述
3 GAM模型及優(yōu)化
    3.1 指數(shù)分布族
    3.2 GLM模型
    3.3 廣義加性模型
    3.4 GAM模型優(yōu)化和評(píng)估
        3.4.1 擬合優(yōu)度
        3.4.2 光滑度及其優(yōu)化
        3.4.3 共曲線性及其優(yōu)化
4 基于GAM的氣象因素-慢性病健康效應(yīng)仿真分析與結(jié)果
    4.1 資料來(lái)源
        4.1.1 地區(qū)資料
        4.1.2 氣象資料
        4.1.3 慢性病資料
    4.2 基于R的建模步驟
        4.2.1 具體建模過(guò)程
        4.2.2 R語(yǔ)言的暴露-反應(yīng)關(guān)系實(shí)現(xiàn)過(guò)程
        4.2.3 R語(yǔ)言的滯后效應(yīng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程
    4.3 結(jié)果分析
        4.3.1 2014 -2016 涼州區(qū)氣象因素與肺心病、高血壓的關(guān)系分析
        4.3.2 2014 -2016 慶城氣象因素與肺心病、高血壓的關(guān)系分析
        4.3.3 2014 -2016 白銀氣象因素與肺心病、高血壓的關(guān)系分析
        4.3.4 2014 -2016 成縣氣象因素與肺心病、高血壓的關(guān)系分析
    4.4 本章小結(jié)
5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償灰色周期外延模型的慢性病門(mén)診量預(yù)測(cè)分析
    5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償灰色周期外延算法
        5.1.1 灰色周期外延模型
        5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償灰色周期外延算法
    5.2 仿真實(shí)驗(yàn)分析
        5.2.1 算法驗(yàn)證
        5.2.2 算法在甘肅四地區(qū)肺心病門(mén)診量上的預(yù)測(cè)應(yīng)用
        5.2.3 算法在甘肅四地區(qū)高血壓門(mén)診量上的預(yù)測(cè)應(yīng)用
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 不足與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于死亡數(shù)據(jù)用DLNM構(gòu)建氣象健康指數(shù)[J]. 黃照,劉濤,許燕君,李杏,曾韋霖,肖建鵬,許曉君,馬文軍.  環(huán)境衛(wèi)生學(xué)雜志. 2018(05)
[2]甘肅省武威市涼州區(qū)病媒生物監(jiān)測(cè)分析[J]. 袁祥,張小燕,郭威,任旭東,肖生順,劉永勝.  疾病預(yù)防控制通報(bào). 2018(02)
[3]家庭式護(hù)理健康指導(dǎo)對(duì)老年慢性肺心病患者生活質(zhì)量的影響[J]. 韋妮娜,劉德先,熊秋萍.  當(dāng)代醫(yī)學(xué). 2018(04)
[4]時(shí)間序列分解法在預(yù)防接種門(mén)診接種量預(yù)測(cè)的應(yīng)用[J]. 黃美林,劉世科,胡丹標(biāo),王帆,章群英.  中國(guó)疫苗和免疫. 2017(06)
[5]天津某院2014年冬季的門(mén)診量統(tǒng)計(jì)及變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J]. 馬明,王鵬,楊旭.  中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2017(06)
[6]基于路徑分析模型探討氣象因素對(duì)廈門(mén)市手足口病的影響[J]. 顏玉炳,俞新蓮.  中華疾病控制雜志. 2017(08)
[7]貴州省乙腦和氣象因素的滯后關(guān)系[J]. 張美霞,王楠,杜春霖,李曉松.  現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué). 2017(10)
[8]2011-2015年濟(jì)南市居民循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡流行病學(xué)特征分析[J]. 王瑩,劉守欽,周林,韓京,張軍.  現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué). 2017(01)
[9]淺談白銀市生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀與保護(hù)對(duì)策[J]. 宋俊萱.  環(huán)境研究與監(jiān)測(cè). 2016(04)
[10]基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)院門(mén)診量預(yù)測(cè)[J]. 楊旭華,鐘楠祎.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2016(S2)

碩士論文
[1]基于廣義可加模型的多核系統(tǒng)中程序執(zhí)行時(shí)間建模[D]. 李佳桐.華南理工大學(xué) 2018
[2]基于GAM模型大氣污染及氣象因素的健康效應(yīng)研究[D]. 李娟.長(zhǎng)安大學(xué) 2016
[3]西北半干旱區(qū)氣象因素對(duì)居民死亡的影響效應(yīng)評(píng)價(jià)[D]. 張慧慧.蘭州大學(xué) 2013



本文編號(hào):2899207

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