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.     

三种时间序列模型探讨1989～2012广西肺结核发病趋势

目的 探讨不同时间序列预测模型分析肺结核发病趋势的可行性,评价模型的拟合度,为制定肺结核预防控制策略提供科学依据.方法 收集广西壮族自治区1989 ～ 2009年肺结核疫情报告数据,分别采用曲线回归法、指数平滑法和ARIMA模型模拟肺结核疫情的动态轨迹,比较三种方法的拟合精度,评价拟合及外推效果.结果 1989～ 2007年广西肺结核发病率逐年增高,2007年后逐渐降低.其变动轨迹,以ARIMA模型拟合效果较好(拟合度R2=0.84),三种模型均具有一定的外展预测能力.结论 ARIMA模型适用于拟合类似肺结核发病率的动态趋势,在传染病疫情预测领域具有重要的现实意义.     

肺结核发病率预测中灰色模型的应用

[目的]运用灰色模型预测某市肺结核发病率。探索数据波动较大的情况下,适用的灰色模型预测方法。[方法]根据某市1997~2008年肺结核发病率数据分别建立动态GM(1,1),新陈代谢GM(1,1)和常规GM(1,1)。比较3种模型预测精度和准确性,选择合适肺结核发病率的预测模型并进行外推预测。[结果]检验性预测中,3种模型预测精度均为一级,预测值相对误差依次为-13.56%、-12.27%和-31.18%。将动态GM(1,1)和新陈代谢GM(1,1)作为该市肺结核发病率预测模型,两种预测模型的预测精度分别为二级和四级。采用动态GM(1,1)对该市肺结核发病率进行外推预测,2009年、2010年该市肺结核发病率分别为90.22/10万、89.66/10万。[结论]针对该市肺结核发病率数据波动较大的情况,采用动态GM(1,1)进行预测是比较适用的方法。     

灰色模型在预测肺结核发病率中的应用

目的：应用灰色模型预测克拉玛依市肺结核发病率，为合理调配结核病防治的卫生资源提供科学依据。方法：建立灰色预测模型。并与线性回归模型。指数模型。多项式模型拟合效果进行比较。结果：建立的灰色预测模型α为-0.078,为47.899，其预测模型精度指标后验差比值C为0.390。小误差频率P为1.00，属于“合格”一级，预测2000年克拉玛依市肺结核发病率为72.41/10万，相对误差为-8.61%，较其余三种模型预测精度高。结论：GM（1，1）模型可以对该地区肺结核发病率做较好的短期预测。     

ARIMA模型在我国病毒性肝炎发病率预测中的应用

从系统论的角度看,时间序列就是某一系统在不同时间(地点、条件等)的响应,因此可以通过对时间序列的研究来认识系统的结构特征,揭示其运行规律,进而用以预测〔1〕。时间序列分析作为一种有效的数据挖掘方法,在工程、经济学等领域的运用已经相当普遍,在疾病发病率的预测研究中应用也越来越多〔2,3〕。     

GM（1，1）模型在我国肺结核发病率预测中的应用

目的探索肺结核的发病规律，合理预测肺结核的发病率，为卫生部门制定相应的防治策略提供理论依据。方法根据国家卫生部（（2007年统计年鉴》中1998--2006年肺结核的发病率资料，采用GM（1，1）模型预测2007～2009年的肺结核发病率。结果建立的GM（1，1）模型精度指标后验差比值C为0．3112，小误差概率P=1，该模型为一级模型，拟合效果较理想。结论预测2007年、2008年、2009年的发病率分别为114．1854／10万、131．4256／10万、151．1748／10万，发病率很高，提示卫生管理部门应加强肺结核的防治工作。     

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。     

博山城镇肺癌死亡率时间序列分析及预测

本文对博山城镇１９７７～１９８８年肺癌死亡率进行时间序列分析表明，自１９７７年以来其肺癌死亡率呈明显上升趋势。并应用灰色预测模型对肺癌死亡率进行了预测。为政府制订卫生发展战略，有计划地开展肺癌防治及其效果观察，提供了科学依据。     

时间序列分析方法在肺结核发病预测中应用

肺结核是由结核分支杆菌引起的慢性呼吸道传染病.近年来结核病发病有上升趋势,甘肃省肺结核年报告发病数近10年增加了1.22倍,位居传染病发病第2位,是影响全省居民健康的主要传染病之一.现运用时间序列分析方法中的移动平均法、指数平滑法和自回归滑动平均混合模型对2000-2008年肺结核分月发病率进行拟合与预测,探讨各种时间序列模型在预测甘肃省肺结核未来发病率中的优劣,为预测肺结核发病疫情,控制肺结核提供依据.资料与方法(1)资料来源:来自甘肃省疾病预防控制中心2000年1月-2008年12月疫情监测资料.     

差分自回归移动平均乘积季节模型预测广州市肺结核发病趋势

目的 探讨应用差分自回归移动平均(autoregressive intergrated moving average,ARI-MA)乘积季节模型预测广州市肺结核月发病数的可行性,为制定防控措施提供参考依据.方法 利用2010年1月至2019年6月广州市肺结核月发病数据建立ARIMA模型,并以2019年7-12月数据对模...     

弹性BP神经网络在结核病发病率预报中的应用

[目的]探讨弹性BP神经网络在时间序列资料分析中的应用,建立结核病发病率的预测模型。[方法]利用重庆市结核病防治所于1993～2003年登记的结核病发病率时间序列资料,以双曲正切S型函数为传输函数、隐层节点为6的三层BP神经网络,建立了2种结核病发病率的非线性时间序列预测模型。[结果]建立的ANN2预测模型简单易行,预测值平均相对误差为0.06999,预测精度高。[结论]BP人工神经网络可以用于结核病发病率或死亡率的预测。     

时间序列分析在结核病发病预测应用中的初步探讨

[目的]初步探讨季节差分ARIMA模型在结核发病率预测中的应用,为结核病防治提供参考依据。[方法]对四川省2004年1月～2007年6月的逐月肺结核发病率进行ARIMA建模拟合,采用2007年剩余各月的实际月发病率验证模型的预测效果。[结果]ARIMA(1,0,0)×(1,1,0)12模型较好地拟合了既往时间段上的发病率序列,其对2007年7～12月发病率的预测值基本符合实际发病率的变动趋势。[结论]季节差分ARIMA模型能较好地模拟短期内肺结核发病率在时间序列上的变动趋势,若用于长期预测,应根据长期监测数据不断调整模型参数。     

ARIMA模型在细菌性痢疾预测中的应用

[目的]探讨应用ARIMA模型进行细菌性痢疾预测、预报的可行性。[方法]应用SPSS13.0软件分析1990～2008年广西细菌性痢疾月发病数资料,构建ARIMA乘积模型,并预测2009～2010年细菌性痢疾月发病数。[结果]最优乘积模型为ARIMA(1,1,1)(0,1,1)12,模型具有较高的预测精度,预测值与实际值基本吻合,且实际值均在预测值可信区间范围内。[结论]ARIMA模型是一种行之有效的预测方法,能够应用于广西细菌性痢疾流行趋势的预测及疫情的预警、预报,为实施干预提供依据。     

中山市肺癌发病率及死亡率时间序列分析与预测

为了研究肺癌的发经与死亡率的流行病学特点,对中山市肺癌的发病率与死亡率进行时间序列分析与预测。结果表明,１９７０～１９８９年男女肺癌发病率与死亡率均呈现上升趋势,未来将继续保持下去,到２０００年将分别上升到４１．８６／１０万、１５．８９／１０万;２７．７８／１０万、１０．８１／１０万。     

外出打工史与肺结核病发病联系的病例对照研究

[目的]探讨外出打工史与肺结核病发病的联系。[方法]采用病例对照研究,从结核病防治机构发现的肺结核人中选取160例25～60岁的涂阳肺结核病人作为病例,每个病例选取2名作为对照。[结果]160名肺结核病人与320名对照者有外出打工史的分别占46.9%、29.4%,二者差异具有统计学意义,OR值为2.4;近3年外出打工史分别占31.9%、17.8%,二者差异有统计学意义,OR值为2.4。采用多因素分析,控制了混杂因素后,外出打工史、近3年外出打工史的OR值仍为2.2、2.0。男性外出打工史、近3年外出打工史与肺结核发病显著性关联,其校正后的OR值分别为2.7、2.4。进一步采用多因素logistic回归模型分析,外出打工的工作场所条件不舒适、每天工作时间超过8h、每周没有休息日的OR值与95%CI分别为4.8（1.7～13.8）、4.9（1.5～16.0）、4.7（1.4～15.4）。[结论]男性外出打工与肺结核发病密切相联系,外出打工工作场所条件差,工作时间较长、每周没有休息日是农民外出打工发生肺结核的重要危险因素;女性外出打工与肺结核有无联系尚需进一步研究。     

成都市城区2004年肺结核合并糖尿病的流行病学调查

目的：了解成都市肺结核合并糖尿病的流行现状，探讨两病合并的临床特点及治疗。方法：对2004年成都市5城区各医疗机构所报告的5049例肺结核病例进行调查，确诊肺结核合并糖尿病105例。结果：流行现状是：成都市两病合并率为7．08％。人群分布性别间无差异，随年龄增大，肺结核合并糖尿病的患者人数增加，地区分布是城市高于乡镇，乡镇高于农村。临床特点是：两病合并的空洞发生率（48．57％），咯血发生率（28．57％）均高于单纯肺结核；传染性较强，痰菌阳性率为45．71％，且抗痨反应差。结论：结核病合并糖尿病已是一个严重的公共卫生问题，应引起卫生决策部门的重视。     

人工神经网络建立食管癌发病预测模型的比较研究

[目的]通过人工神经网络建立食管癌预测模型,为大规模筛检食管癌奠定基础。[方法]对2007～2008年徐州地区食管癌患者进行病例对照研究,应用修剪算法BP神经网络、C5.0决策树、传统Logistic回归3种办法建立预测模型,并比较3种模型的预测精度。[结果]分别选择单隐层的修剪算法BP神经网络模型、修剪纯度为75%的C5.0决策树模型和Logistic回归模型建立预测模型,预测精度分别为97.82%、96.73%、94.82%,差异有统计学意义。ROC曲线下面积比较修剪算法BP神经网络模型优于C5.0决策树和Logistic回归,各曲线下面积比较差异有统计学意义(χ2=7.4405,P=0.0242)。[结论]应用修剪算法BP神经网络建立好的预测模型相比用C5.0决策树和Logistic回归建立的模型用于食管癌的初筛效果较好。     

网络直报模式对传染病报告发病率的影响

[目的]了解信阳市实行网络直报后,对传染病报告发病率的影响。[方法]运用SPSS12.0统计软件、EXCEL分析软件,作χ^2检验和时间序列分析t检验。[结果]2004年、2005年甲乙类传染病报告发病率分别比2003年上升了20.39%（χ^2=282.48,P﹤0.001）和43.44%（χ^2=1172.89,P﹤0.001）,2004年、2005年甲乙类传染病报告发病率比近5年平均报告发病率上升了40.31%（χ^2=855.75,P﹤0.001）、67.17%（χ^2=2158.87,P﹤0.001）,两年甲乙类传染病报告发病趋势与2003年完全一致,与近5年平均报告发病趋势也完全一致。[结论]网络直报模式下信阳市2004年、2005年甲乙类传染病报告发病率虽然上升较明显,但对总体发病趋势并没有影响。     

通州市病毒性肝炎、细菌性痢疾、伤寒流行趋势预测

目的:为探究通州市病毒性肝炎、细菌性痢疾、伤寒的流行趋势。方法:根据通州市1997~2003年3种病的发病情况,利用6种时间序列模型进行预测。结果:通州市3种病年发病率均有下降趋势,趋势性χ2检验有非常显著意义。病毒性肝炎、细菌性痢疾、伤寒的预测方程分别为:lny^=1n 40+0.5978×0.8221χ、ln^y=1n 8+1.5289×0.6716χ、lny^=1n 1+2.6068×0.8211χ,2004年预测发病率分别为:45.31/10万(35.58/10万~57.71/10万)、8.52/10万(5.36/10万~13.56/10万)、1.71/10万(1.20/10万~2.44/10万)。结论:通州市各项传染病防治措施是有效的,若无特殊原因,2004年通州市病毒性肝炎、细菌性痢疾、伤寒发病率将继续下降。