气象因素与两种虫媒传染病关系的探讨

目的探讨虫媒传染病斑疹伤寒和流行性乙型脑炎（乙脑）的发病率与气象因素的关系,建立反馈（BP）神经网络预测模型,并评价模型的效果.方法利用SPSS10.0统计软件进行气象因素与斑疹伤寒和乙脑发病率的相关分析;利用Matlab 6.5软件构建乙脑和斑疹伤寒发病率的BP人工神经网络预测模型.结果相关分析结果显示乙脑的发病率与平均气压呈负相关（P＜0.01）,与平均蒸发量和最高温度呈正相关（P＜0.05）.斑疹伤寒的发病率与平均气温和平均地面温度呈负相关（P＜0.05）.斑疹伤寒的发病率还与最低温度呈负相关（P=0.062）.BP神经网络模型的回代结果显示,乙脑和斑疹伤寒发病率拟合模型平均误差率（MER）和决定系数（R2）分别为27.44%和98.09%及29.00%和65.35%,模型拟合效果较好.应用BP神经网络模型对1994年乙脑和斑疹伤寒发病率进行预测,其相对误差分别为80.00%和120.86%,模型的预测效果一般.结论平均气压、平均蒸发量、温度对虫媒传染病的发病率影响较大.应用BP神经网络模型对虫媒传染病的发病率具有一定的拟合和预测能力,值得进一步研究.     

干旱地区伤寒副伤寒与气象因素关系的BP神经网络模型

目的应用人工神经网络的原理和方法,探讨在干旱灾害条件下影响伤寒副伤寒流行的关键气象因子,建立旱灾地区传染病疫情的BP神经网络模型,并评价模型的拟合效果.方法利用Matlab 6.5软件对人工神经网络BP模型进行构建、训练及模拟.结果伤寒副伤寒发病率回代平均误差率和R2分别为0.84%和0.9999,自变量对输出的贡献量分析结果显示,平均蒸发量和平均气压对于伤寒副伤寒发病率影响最大.结论伤寒副伤寒与气象因素关系的 BP神经网络模型拟合效果较好,有进一步研究的价值.     

基于BP人工神经网络的病毒性肝炎发病率自回归预测模型

目的 研究BP人工神经网络在存在自回归现象的病毒性肝炎发病率预测中的应用。方法 首先通过时间序列分析，发现病毒性肝炎发病率存在一阶自回归现象．AR(1)，然后以AR(1)和平均气压、平均气温、平均降水量和平均蒸发量四个气象指标为网络输入，将1979～1994年某地病毒性肝炎发病率变换值作为网络输出，选择1979～1992年数据，利用MATLAB软件6．5的神经网络工具箱4．0构建、训练与模拟网络，预测另外两年病毒性肝炎发病率，建立病毒性肝炎自回归BP人工神经网络模型。结果 BP人工神经网络非线性相关系数RNL=0．80，而线性自回归模型RNL=0．62。结论 BP人工神经网络较好地描述了自回归模型中的非线性关系，内插及外推预测均较好，可以用于解决存在自回归现象的问题，效果好于传统方法。     

智能神经网络模型用于气象因素对疟疾发病影响的初步研究

目的 建立气象因素与疟疾的智能神经网络预测模型。方法 利用Matlab6．1软件中的神经网络工具箱，根据预实验结果，利用云南省红河地区1994～1999年月平均气压、月平均气温、月最高气温、月最低气温、月降水量、月降水日数、月平均相对湿度、月蒸发量、月日照时数等气象数据与疟疾发病率等级数据建立反向传播网络(BP网络)预测模型，并对模型进行验证。结果 神经网络经100次学习和训练，训练误差从3．23608下降至0．035862，通过建立的智能神经网络模型对未来疟疾发病率进行预测，其预测符合率为84．85％。结论 智能神经网络在气象因素与疟疾之间建模是可行的，其预测符合率达80％以上。智能神经网络具有综合能力强，对数据的要求不高，适时学习等突出优点，且操作简便，节省时间，易于掌握和应用。研究中数据的应用、纳入、排出等问题有待于进一步研究。智能神经网络模型可以作为疟疾预测的一种新方法。     

疟疾与气象因素关系不同模型预测效果比较

目的 分析气象因素与海南省万宁市疟疾发病率的相关性,比较BP神经网络模型和逐步回归模型对疟疾发病率的预测效果。方法 收集1995年1月-2007年12月万宁市每月气象数据和疟疾发病率数据,应用Spearman等级相关分析方法分析气象因素与疟疾发病率之间的相关性,分别用BP人工神经网络方法和逐步回归方法建立疟疾发病率的气象因子拟合模型,预测2008年各月的疟疾发病率。结果 万宁市疟疾月发病率与前1个月的平均气温、最高气温、最低气温、降雨量、日照时间均呈正相关（均P<0.05）,与前1个月的平均相对湿度、平均气压均呈负相关（均P<0.01）;将7种气象因素作为输入变量,疟疾发病率作为输出变量,构建内含1个隐含层的BP神经网络模型,在隐单元数为16时拟合效果最优,经过300次训练达到设定的最小训练误差为0.001,模型的均方误差和决定系数R²分别为0.002 7和0.99;将7种气象因素作为自变量,疟疾发病率作为因变量构建逐步回归模型,进入模型的变量为平均气温和平均相对湿度,模型的决定系数R²为0.40;应用2种模型对2008年各月疟疾发病率进行预测,平均绝对误差分别为1.24/10 000和0.44/10 000。结论 万宁市疟疾发病率与气象因素明显相关,利用气象因素构建的BP神经网络模型较逐步回归模型具有更好的发病率拟合效果,但逐步回归模型的预测效果更好,BP神经网络模型的泛化能力需要进一步提高。     

应用BP人工神经网络模型预测肾综合征出血热发病率

目的探讨反馈（BP）人工神经网络模型预测肾综合征出血热（HFRS）发病率的应用前景.方法利用沈阳市的气象资料（包括平均气温、相对湿度、降水量和日照）和动物疫情资料（包括鼠密度和鼠带病毒率）共6个指标作为神经网络的输入,将1984～2003年沈阳市HFRS发病率作为神经网络的输出.选择1984～2001年的数据,利用STATISTICA Neural Network（ST NN）建立BP网络预测模型,然后训练网络、预测2002和2003年HFRS的发病率.同时用上述指标建立线性预测模型,其结果与神经网络模型进行比较.结果对于BP神经网络,其平均误差率为7.89%,非线性相关系数为0.896.对于线性回归模型,其平均误差率为24.78%,非线性相关系数为0.711.结论BP人工神经网络可以用于HFRS发病率的预测,效果好于传统的线性回归方法.     

我国某地区痢疾发病率与气象因素的关系及其预测模型

[目的] 建立我国某地区痢疾发病率的预测模型,并探讨各种气象因素对痢疾发病率影响的相对重要性.[方法] 以2000年1月～2005年12月气象因素为输入神经元,同期痢疾月发病率为输出神经元建立BP人工神经网络模型.同时以气象因素为自变量,痢疾月发病率为应变量,建立多元线性回归模型.以上两模型分别以MIV值和标准化偏回归系数确定各气象因素的相对重要性.以2006年痢疾月发病率检验以上模型的预测效果. [结果] BP人工神经网络模型的平均误差率为17.12%;非线性相关系数为0.76.多元线性回归模型的平均误差率为10.74%:非线性相关系数为0.88.多元线性回归模型表明,影响痢疾发病率的重要气象因素为平均气压、平均最低气温、平均最高气温、平均相对湿度.BP人工神经网络模型的研究结果与其基本一致,平均气压、平均相对湿度、平均最高气温、平均气温为重要性排序前4位的气象因素.[结论] 对我国某地区痢疾发病率的预测可使用以气象因素为自变量的多元线性回归模型进行预测,影响疾病发病率的主要气象因素为平均气压、平均最低气温、平均最高气温、平均相对湿度.     

马尔科夫链在呼吸道传染病预测中的应用

目的 对某地区呼吸道传染病进行发病率的预测.方法 通过对辽宁省朝阳市1981～1993年百日咳的年发病率数据进行状态分组,建立马尔可夫链疾病预测模型.结果 该模型能准确地预测出该地区呼吸道传染病的发病率.结论 在已知数据量大的前提下,该马尔可夫链预测模型具有较高的准确性和可信度,该模型具有很强的实用推广价值.     

使用思维进化算法优化的神经网络建立肾综合征出血热预测模型

目的探讨思维进化算法优化的BP神经网络在建立肾综合征出血热发病率预测模型中的应用前景。方法使用1984-2013年沈阳市的鼠情资料(鼠密度和鼠带毒率)和气象资料(平均气温、降水量和日照时数)作为网络的输入,同年的肾综合征出血热发病率作为网络的输出。把1984-2009年的数据作为训练样本,2010-2013年的数据作为预测样本。分别建立BP神经网络和思维进化算法优化的BP神经网络预测模型,并比较两种模型的拟合和预测效果。结果对于训练样本和预测样本,思维进化算法优化的BP神经网络的平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)以及均方误差平方根(RMSE)均小于未优化的BP神经网络。结论思维进化算法优化的BP神经网络预测模型的拟合和预测效果均优于未优化的BP神经网络,具有较强的推广应用价值。     

上海市宝山区手足口病与气象因素关系的反向传播神经网络模型研究

目的 探讨手足口病发病与气象因素的关系,建立手足口病发病的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,并评价拟合效果.方法 收集2010-2013年上海市宝山区的气象资料和手足口病的发病资料.利用SPSS 16.0统计软件进行气象因素与手足口病周发病数的相关分析,利用Matlab 6.5软件构建手足口病与气象因素的BP人工神经网络模型.结果 手足口病的周发病数与同1周的周平均气温、周最高气温和周最低气温均呈正相关,与周平均气压呈负相关(均有P ＜0.05).手足口病的周发病数与前1周的周平均气温、周最高气温、周最低气温和周平均湿度均呈正相关,与周平均气压呈负相关(均有P＜0.05).BP神经网络模型的拟合结果显示,用同1周的气象因素资料建立的BP神经网络模型,手足口病发病数回代值的平均误差率MER=2.85％、R2=0.87,用前1周的气象因素资料,手足口病发病数回代值的平均误差率MER=1.57％、R2 =0.93.结论 气温、平均气压和平均湿度对手足口病的发病影响较大,应用前1个周的气象资料建立的BP神经网络模型对手足口病具有很好的拟合和预测能力.     

连云港市赣榆区1～10岁健康儿童流行性脑脊髓膜炎A、C群、百日咳、白喉、破伤风抗体水平的监测

目的 了解江苏省连云港市赣榆区1～10岁健康儿童流行性脑脊髓膜炎A、C群（分别简称A群流脑和C群流脑）、百日咳、白喉、破伤风特异性抗体水平,从而为免疫规划工作提供参考依据。方法 通过儿童计划免疫管理系统,从本地25个接种点接种数据库中随机抽取1～10岁全程免疫健康儿童,采集末梢血样18 747份,采用酶联免疫吸附试验法检测上述5 种传染病特异性IgG抗体水平,并对结果进行统计学分析。结果 调查的18 747份末梢血样中,A群流脑、C群流脑、百日咳、白喉、破伤风IgG 抗体阳性率分别为97.9%、98.0 %、 99.1%、 98.5%、99.0%,各个年龄组的5种抗体阳性率均在94.9%以上。城镇儿童和农村儿童间5种抗体阳性率差异均有统计学意义,城镇儿童5种抗体阳性率均低于农村儿童。 结论 赣榆区1～10岁儿童上述5类传染病特异性抗体均维持在较高水平,城镇儿童5种抗体阳性率均低于农村儿童,应加强流动人口的免疫规划疫苗接种工作。     

2004—2013 年新疆疏附县法定传染病流行态势分析

目的了解新疆疏附县10年来法定传染病的发病情况及流行态势,为制定传染病防控措施提供科学依据。方法采用描述流行病学方法,对疏附县2004--2013年法定传染病疫情资料进行统计分析。结果该县10年间无甲类传染病报告。乙丙类共报告23种32383例,年平均发病率1020．96／10万;死亡报告6种36例,年均死亡率1．13／10万。传染病发病率总体呈上升趋势,呼吸道传染病波动不大,肠道传染病发病明显下降,发病率由2004年的289．95／10万下降至2013年48．7／10万;血源及性传播疾病发病呈现明显上升趋势。传染病发病位次发生改变,2004--2011年肺结核居第1位,2012年移居第2位,病毒性乙型肝炎从2004--2007年的第3、4位移入第2位,2012年位居第1位;梅毒和淋病逐渐进入前5位,梅毒2011年居第3位。发病顺位前5位的是肺结核、乙型肝炎,流行性腮腺炎、痢疾、梅毒,占总报告病例的91．68％;死亡顺位前3位的是艾滋病、肺结核、流行性脑脊髓膜炎,占总报告死亡病例的94．44％。结论疏附县传染病疫情形势非常严峻,今后在采取有效措施预防控制呼吸道和血缘及性传播传染病的同时,要重点做好肺结核、病毒性肝炎、梅毒、艾滋病、麻疹、流行性脑脊髓膜炎等疾病的监测和防治。     

疫苗可免疫预防传染病的季节分布

目的通过探讨疫苗可免疫预防传染病的季节分布,为监测和防制提供科学依据。方法采用集中度及圆形分布法分析。结果流行性乙型脑发病有严格的季节性,流行性脑脊髓膜炎发病有很强的季节性,麻疹和风疹发病季节性明显,百日咳发病有一定的季节性;流行性感冒、流行性腮腺炎和水痘全年发病水平相当。结论可以针对不同传染病发病时间,采取相应的措施,达到预防和控制的目的。     

上呼吸道感染性疾病与气象条件的关系及预报研究

目的研究气象条件变化对上呼吸道感染性疾病发生的影响程度，建立气象因子与发病趋势的最佳模型，开展预警预报服务。方法收集湖州市中心医院2006年门诊就诊资料和同期该地区气象资料，采用Pearson相关分析和Spearman相关分析，并用自动交互检测方法（AID）建立预报模型，数据处理用统计软件。结果湖州市上呼吸道感染性疾病在春季高发；水汽压、平均气压、降水量和温差是影响发病的主要气象因子，当平均气压〈1019．45HPa且水汽压〈7．9HPa时，发病水平最高；水汽压≥12．25HPa且降水量≥0．05mm时，发病水平最低。按周发病数据拟合上呼吸道感染性疾病预警模型和预警等级，模型拟合R2值为0．3793。结论水汽压、平均气压、降水量和日照时数等气象因子与上呼吸道感染性疾病发生密切相关，可利用AID建立预警预报模型。     

伤寒副伤寒与气象及地质因素关系的BP神经网络模型研究

目的探讨桂林市伤寒副伤寒流行的气象地质因素,建立桂林市气象因素及地质因素与伤寒副伤寒发病的预测模型,将伤寒、副伤寒发病等级与影响因素进行训练预测,并评价模型的拟合效果。方法收集1994—2001年桂林辖区各县、市区报告的伤寒副伤寒疫情数据、同期桂林市平均降雨量、平均气温等气象资料、辖区各县36个乡镇的地质因素,利用Matlab6．5软件对人工神经网络BP模型进行构建、训练及模拟,并对模拟效果进行评价。结果气象因素和地质因素伤寒副伤寒发病预测平均误差率分别为1．21％和2．64％,决定系数砰分别为0．996和0．998。结论伤寒副伤寒与气象因素及地质因素关系的BP神经网络模拟合效果较好,有进一步研究的价值。     

基于BP神经网络的河南省甲乙类法定报告传染病预测研究

目的 建立用于河南省法定报告传染病(甲乙类)预测的神经网络模型,为制定传染病预防和控制措施提供理论依据.方法 首先确定预测模型的基本结构,以归一化后的2003-2009年河南省甲乙类法定报告传染病发病率数据为训练样本,以2010年的数据为检验样本,采用改进的BP神经网络算法训练预测模型.利用该模型对2011-2013年河南省甲乙类法定报告传染病发病率数据进行预测.结果 所建立的模型在仿真预测样本点的平均相对误差为0.076％,在检验样本处的预测误差为0.434％.并获得了2011-2013年河南省甲乙类法定报告传染病发病率预测数据.结论 所建立的BP神经网络模型具有良好的预测精度,适合用来进行河南省甲乙类法定报告传染病发病率的预测.     

流行性乙型脑炎发病率的气象影响因子分析

目的探讨山西省运城地区流行性乙型脑炎(乙脑)发病率与气象因子之间的关系。方法收集2000-2009年7-9月运城地区乙脑发病率及同期气象资料,用SPSS17.0软件分析两者相关性,并用逐步回归分析建立乙脑发病率的气象因子拟合模型。结果运城地区乙脑病例多在6月开始出现,7月增多,8月达到高峰,9月减少,10月偶有发生。乙脑发病率与月平均温度、月平均气压等相关,与月温差、月日照、相对湿度、月降雨量无关。逐步回归分析得出乙脑发病率的气压回归方程,ap1(提前1个月的平均气压)有良好的拟合效果。结论气象因子对乙脑发病有重要影响,可以利用气压拟合模型预测乙脑发病率变化趋势。