时间序列分析在甘肃省麻疹发病率预测中的应用研究

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时间序列分析在甘肃省麻疹发病率预测中的应用研究

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毕业论文范文题目：时间序列分析在甘肃省麻疹发病率预测中的应用研究，论文范文关键词：时间序列分析在甘肃省麻疹发病率预测中的应用研究
时间序列分析在甘肃省麻疹发病率预测中的应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：目的麻疹是一种严重危害儿童健康的呼吸道传染病,国家卫生部制定下发了《2006-2012年全国消除麻疹行动计划》,明确指出到2012年麻疹发病率要控制在1/100万以下,消除麻疹成为我省免疫规划工作的又一重大挑战。建立甘肃省麻疹发病的统计预测模型,预测其发病趋势;进行早期预测预报,为甘肃省制定预防和控制麻疹的近期或长远应对策略,实现2012年麻疹发病率控制在1/100万的全国消除麻疹行动计划提供科学依据。方法收集甘肃省疾控中心1995-2007年麻疹监测资料,采用指标法、移动平均法、指数平滑法和自回归滑动平均混合模型等不同的时间序列方法建立相应预测模型,并对其发病情况进行拟合与预测。比较各模型之间拟合与预测精度（文章此处忽略..）,并结合麻疹防制工作实际对分析结果进行讨论,确定较优模型。结果建立三种时间序列模型1随机性时间序列自回归滑动平均混合模型(ARIMA)月发病率预测ARIMA(1,0,0)(0,1,1)_(12)模型和分季度发病率预测ARIMA(1,0,0)(1,1,0)_4模型,即分月:(1-B)(1-B12)Zt=(1-0.685B)(1-0.955812)at分季度:(1-B)(1-B4)Zt=(1-0.539B)(1+0.54184)at2确定性时间序列趋势法模型本研究还分别采用移动平均模型和指数平滑模型建立了月发病率和季度发病率预测模型。即:移动平均模型:分月X_i=(0.389-0.0261×i)×1.0463×L_i分季度X_i=(2.35-0.5×i)×1.003×L_i指数平滑模型:分月:α=0.65,γ=0.00,β=1.0,SSE=32.30(df=95)。分季度:α=0.3,γ=（此处忽略..）0.00,β=0.8,SSE=129.80(df=31)。3确定性时间序列指标法采用平均增长量法和平均发展速度法对月发病率和季度发病率进行预测,平均增长量法计算得1998年-2006年发病率的平均增长量为0.0038/10万(水平法)和0.433/10万(总和法),由此得甘肃省2007年的麻疹发病率为6.394/10万(水平法)和10.257/10万(累计法);平均发展速度法计算得1998年-2006年麻疹发病率的平均发展速度为100.06%(几何法)和110.16%(方程法),估计出甘肃省2007年的麻疹发病率为6.394/10万(几何法)和15.194/10万(方程法)。结论：通过模型预测结果比较,结合甘肃省麻疹发病特征、针对麻疹采取的干预措施等工作实际情况等综合分析,得出如下结论:平均增长量法和平均发展速度法不适合用来对麻疹发病率进行预测。移动平均（略..）法、指数平滑法和ARIMA模型三种方法均可用来对甘肃省麻疹未来发病率进行预测,但ARIMA模型更优。在具体应用过程中,移动平均法和指数平滑法作为一种传统的预测方法,使用简便;ARIMA模型是针对有时间性变动的序列提出的建模方法,它对每一个季节周期中同时间点的序列值进行分析,提取季节趋势;并针对每个季节周期内部序列值的变化提取非季节性成分,因此移动平均法、指数平滑法可以和ARIMA模型配合使用,互相补充。总之,在实际工作中解决问题的方案不是唯一的,但存在一个比较优良的解决方案,在进行疾病发病率预测时应该根据限制条件在各种方案的优缺点比较中找出比较优（本文此处忽略..）良的方案,确立最优模型。

以上为本篇毕业论文范文时间序列分析在甘肃省麻疹发病率预测中的应用研究的介绍部分。

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