黑龙江省手足口病发病人数预测及气象影响因素分析

黑龙江省手足口病发病人数预测及气象影响因素分析

论文摘要

这篇论文分成两个部分,其一是利用2006年至2015年十年的手足口病发病人数数据构建合适的SARIMA模型并预测黑龙江省2016年6-8月手足口病的发病人数。从时序图上可以看出,一年中黑龙江省手足口病的发病人数高峰是在6-8月,估计这几个月的发病人数也可以减小误差。通过观察序列的自相关系数图和偏自相关系数图我们最终得到的模型是SARIMA(7),2,1 1(8)?(7),0,11(8)12,得到的参数检验的结果也是显著的。SARIMA模型能够较为准确地拟合预测时间段的手足口病发病人数,可以为提前制定防控策略提供科学依据。其二是研究黑龙江省气象因素对手足口病发病的影响,进而可通过气候的改变提前预判手足口病疫情发展。从气象局网站获取到的18种气象因素,采用LASSO方法对它们进行筛选。结果显示发病人数成明显的季节变化趋势,与最高气温、平均相对湿度、平均最低气温和日降水量>0.1mm日数与HFMD发病人数成正相关。另外,建立的手足口病发病人数和气象因素的线性回归模型可以对发病人数具体数值进行预测。

论文目录

  • 中文摘要
  • abstract
  • 第一章 前言
  •   1.1 选题背景及意义
  •   1.2 国内外研究进展
  •     1.2.1 手足口病与气候研究背景及现状
  •     1.2.2 时间序列研究背景及现状
  •     1.2.3 LASSO研究背景及现状
  •   1.3 研究内容
  • 第二章 数据及方法
  •   2.1 数据来源
  •     2.1.1 区域概况
  •     2.1.2 疾病数据资料
  •     2.1.3 气象数据资料
  •   2.2 基础知识准备
  •     2.2.1 SARIMA模型
  •       1.基本理论
  •       2.构建模型的基本步骤
  •     2.2.2 LASSO回归法
  • 第三章 手足口病数据分析
  •   3.1 手足病描述性分析
  •     3.1.1 手足口病月分布
  •     3.1.2 手足口病流行概况
  • s模型构建及预测'>  3.2 SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s模型构建及预测
  •     3.2.1 原始数据平稳性检验
  •     3.2.2 白噪声检验
  •     3.2.3 平稳性检验
  •     3.2.4 模型的参数估计
  •     3.2.5 模型预测
  •   3.3 手足口病与气象因素相关性分析
  •     3.3.1 LASSO回归的实现
  •     3.3.2 LASSO回归效果评价
  • 第四章 结论与展望
  • 参考文献
  • 作者简介
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 宫嫕

    导师: 孙建国

    关键词: 手足口病,气象因素,时间序列

    来源: 吉林大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,医药卫生科技

    专业: 气象学,预防医学与卫生学,儿科学

    单位: 吉林大学

    分类号: R725.1;R122.26

    DOI: 10.27162/d.cnki.gjlin.2019.000608

    总页数: 36

    文件大小: 1945K

    下载量: 171

    相关论文文献

    • [1].食管癌——扼住咽喉的魔鬼[J]. 恋爱婚姻家庭.养生 2017(01)
    • [2].不容忽视的肿瘤治疗误区[J]. 科学养生 2017(02)
    • [3].感染性腹泻发病人数与气象因素的相关性研究[J]. 环境与健康杂志 2013(11)
    • [4].禁烟使心脏发病人数下降41%[J]. 医药保健杂志 2009(23)
    • [5].时间序列分解法在我国食物中毒发病人数预测中的应用[J]. 中国卫生统计 2015(04)
    • [6].软硬兼施巧治癌[J]. 祝您健康 2009(09)
    • [7].禁烟使心脏病发病人数下降[J]. 祝您健康 2009(12)
    • [8].灰色关联在收治病人数分析中的运用[J]. 中国病案 2011(04)
    • [9].自回归求和移动平均乘积季节模型在我国布鲁菌病短期月发病人数预测中的应用[J]. 中国全科医学 2015(33)
    • [10].软硬兼施巧治癌[J]. 健身科学 2009(08)
    • [11].因你珍稀,所以珍惜[J]. 皮肤科学通报 2020(01)
    • [12].惠州市周围性面神经麻痹发病与气象条件的关系[J]. 广东气象 2020(03)
    • [13].黄河流域布病时空分布特征及影响因素研究[J]. 河南大学学报(自然科学版) 2020(05)
    • [14].短暂性脑缺血发作疾病的用药分析[J]. 食品与药品 2012(09)
    • [15].内刊[J]. 中国医院院长 2015(11)
    • [16].哈尔滨工程大学2007~2011年大学生肺炎发病情况分析[J]. 黑龙江医学 2012(04)
    • [17].专业导诊对提高医生应诊速度的影响[J]. 广东医学院学报 2011(06)
    • [18].儿童呼吸系统疾病与气象要素的关系及其预测[J]. 高原山地气象研究 2015(01)
    • [19].中国罕见病防治的机遇与挑战[J]. 中国循证儿科杂志 2011(02)
    • [20].南京市2010—2013年手足口病发病人数与气象因素的关联[J]. 环境与职业医学 2015(12)
    • [21].直击癌症五大误区[J]. 四川党的建设(城市版) 2015(03)
    • [22].10个生活习惯让你远离癌症[J]. 安全与健康 2008(23)
    • [23].非线性模型在海西州地区肾炎发病情况中的应用[J]. 九江学院学报 2009(06)
    • [24].宁海县中青年不同人群颈椎病发病率的调查研究[J]. 中国现代医生 2012(08)
    • [25].多维输入在尘肺发病人数预测模型中的对比[J]. 中国工业医学杂志 2018(05)
    • [26].老年冠心病患者死亡相关因素分析及护理[J]. 河北医药 2014(02)
    • [27].盘锦市脑血管病气象敏感因子分析及其预报模型[J]. 气象与环境学报 2014(03)
    • [28].2008-2017年部队水痘及带状疱疹流行特点分析[J]. 海军医学杂志 2020(01)
    • [29].肺癌患者的饮食与个体化治疗现状[J]. 食品安全导刊 2015(12)
    • [30].如何治疗阑尾炎最经济[J]. 家庭生活指南 2020(01)

    标签:;  ;  ;  

    黑龙江省手足口病发病人数预测及气象影响因素分析
    下载Doc文档

    猜你喜欢