【摘 要】
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目的:通过对我国2004-2012年人间布鲁氏杆菌病疫情三间分布的趋势性分析,以确定疫情发生的高危时间、高危地区和高危人群,并研究ARIMA、BP神经网络和ARIMA-BPNN组合数学模型
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目的:通过对我国2004-2012年人间布鲁氏杆菌病疫情三间分布的趋势性分析,以确定疫情发生的高危时间、高危地区和高危人群,并研究ARIMA、BP神经网络和ARIMA-BPNN组合数学模型在疫情预警中的应用,最终从三种模型中筛选出合适的模型,进行我国人间布鲁氏杆菌病疫情的预测,以此为卫生部门防控工作提供科学依据。方法:在对我国人间布鲁氏杆菌病疫情的流行病学三间分布趋势性分析时,分别以X-12-ARIMA季节调整方法、Joinpoint回归分析和动态数列方法,分析疫情的季节性、流行趋势和短期波动。预测疫情时,使用ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型,根据预测精度指标,选择最优模型,预测我国2006年1月至6月人间布鲁氏杆菌病的疫情。结果:对我国2004-2012年人间布鲁氏杆菌病流行趋势研究结果显示:全国发病人数和发病率,在每年5月最高,12月最低,总体都呈上升趋势;男性每年发病人数多于女性,发病年龄集中于35-45岁之间,职业以农民和牧民为主;地区分布中,每年发病人数构成前五位的省份分别为内蒙古、黑龙江、山西省、河北省和吉林省。在疫情的预测中,以发病人数为预测对象,分别建立ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BPNN组合模型,通过比较精度预测指标,最终选取的最优模型为ARIMA-BPNN组合模型,其MAPE=4.84、R2=0.9862,预测2016年1月至6月每月发病人数为:3311例、3068例、5746例、6477例、7303例和8196例。结论:我国人间布鲁氏杆菌病的疫情在近十年间呈现上升趋势,年龄以35-45岁青壮年为主,职业人群集中于农民和牧民,疫情有从北向南蔓延趋势,江西省和海南省近五年已发现病例。ARIMA-BPNN组合模型较单一的ARIMA模型和BP神经网络模型,更适合我国人间布鲁氏杆菌病发病数的预测,可以作为一种新的布鲁氏杆菌病疫情的预警方法。
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