【摘 要】
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传染病在严重情况下会影响人们的身心健康并对社会经济、生活造成严重的影响。因此,对传染病流行趋势进行预测,并采取有效的防控措施是非常有必要的。本文利用机器学习与动力学模型方法对广西壮族自治区乙型肝炎的月发病人数进行分析与研究,主要研究工作如下:为了提高机器学习模型对传染病的预测精度,并利用精度较好的机器学习模型与动力学模型进行对比,考虑将ARIMA模型和LSTM模型进行组合,建立ARIMA—LSTM
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传染病在严重情况下会影响人们的身心健康并对社会经济、生活造成严重的影响。因此,对传染病流行趋势进行预测,并采取有效的防控措施是非常有必要的。本文利用机器学习与动力学模型方法对广西壮族自治区乙型肝炎的月发病人数进行分析与研究,主要研究工作如下:为了提高机器学习模型对传染病的预测精度,并利用精度较好的机器学习模型与动力学模型进行对比,考虑将ARIMA模型和LSTM模型进行组合,建立ARIMA—LSTM并联组合预测模型和ARIMA—LSTM串联组合预测模型,比较这4个模型对广西乙肝月发病人数的预测效果。实验结果显示ARIMA—LSTM并联组合预测模型的拟合效果最好。建立了一个乙肝病毒传播动力学模型,利用此模型对广西乙肝月发病人数进行预测研究。先对预处理后的月发病人数进行总体拟合,再根据数据特征分段拟合,发现分段拟合能有效反映防控措施对模型参数的影响。我们分析了具体防控策略对动力学模型参数的影响。分析结果表明,防控策略会通过影响某些特定参数来改变疾病的流行趋势,从而达到防治的目的。本文进一步利用偏自相关系数对各参数关于基本再生数的敏感性进行分析,得到了5个重要影响参数,分别为免疫接种失败比例、有效接触率、急性感染者转化为慢性携带者率、易感染者的接种率和慢性携带者的恢复率;前三个参数与基本再生数呈正相关关系,后两个参数与基本再生数呈负相关的关系。为了比较机器学习方法和动力学模型在传染病预测上的效果,本文利用预测精度较好的ARIMA—LSTM并联组合预测模型与动力学模型进行比较,结果显示在传染病的预测方面,不管是短期预测还是中长期预测,机器学习方法的预测效果都比动力学模型好。于是利用ARIMA—LSTM并联组合预测模型对未来广西乙肝月发病人数进行预测,结果显示感染人数会呈持续上升的趋势。动力学模型能够从传染病的防控策略方面来呈现疾病的流行规律,为了提出有效的防控措施,控制乙肝感染人数增加的趋势,本文对重要影响参数分别取不同的值,观察感染人数的发展趋势。结果显示在这5个参数中降低免疫接种失败比例达到的效果最好。因此,建议持续加强对乙肝疫苗接种和疫苗质量的监督管理,使广西尽快摘掉肝炎高发地区的帽子。
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