【摘 要】
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目的细菌性痢疾(简称菌痢)是重大的全球公共卫生问题之一,若能对菌痢流行趋势进行准确预测,将对提高其防治工作的预见性与主动性起到一定的积极作用。经验模态分解(EMD)被认为是一类能够有效改善模型性能的分解处理方法。本研究针对菌痢周和月报告发病时序数据,构建基于EMD方法的组合模型,并进行模型比较,筛选最优预测模型,旨在探讨EMD方法在不同时间尺度下的适用性,以期为传染病预测提供一个新颖、合理的思路。
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目的细菌性痢疾(简称菌痢)是重大的全球公共卫生问题之一,若能对菌痢流行趋势进行准确预测,将对提高其防治工作的预见性与主动性起到一定的积极作用。经验模态分解(EMD)被认为是一类能够有效改善模型性能的分解处理方法。本研究针对菌痢周和月报告发病时序数据,构建基于EMD方法的组合模型,并进行模型比较,筛选最优预测模型,旨在探讨EMD方法在不同时间尺度下的适用性,以期为传染病预测提供一个新颖、合理的思路。方法收集整理2009年1月-2015年5月重庆市菌痢报告发病数据、人口数据及地理信息数据,采用描述性统计
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