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基本信息

項(xiàng)目名稱:
艾滋病模型的建立及預(yù)測(cè)
小類:
數(shù)理
簡(jiǎn)介:
本論文利用支持向量機(jī)的回歸分析方法動(dòng)態(tài)研究艾滋病發(fā)病趨勢(shì)及影響因素,探討合理的預(yù)測(cè)模型,揭示影響因素和內(nèi)在規(guī)律,并對(duì)變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。分為兩部分:一、設(shè)計(jì)了一個(gè)基于支持向量回歸機(jī)分析的艾滋病感染者人數(shù)預(yù)測(cè)模型。包括兩個(gè)階段:訓(xùn)練階段和預(yù)測(cè)階段。訓(xùn)練階段:讀入數(shù)據(jù),用于SVM模型,保存訓(xùn)練模型。預(yù)測(cè)階段:導(dǎo)入訓(xùn)練好的模型,將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入預(yù)測(cè)模型,進(jìn)行預(yù)測(cè)并輸出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。二、對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析。
詳細(xì)介紹:
根據(jù)中國(guó)人民共和國(guó)衛(wèi)生部《2008年甲乙類法定報(bào)告?zhèn)魅静“l(fā)病數(shù)及死亡數(shù)排序》的相關(guān)信息,可以知道艾滋病死亡人數(shù)是傳染病死亡人數(shù)中最多的。而艾滋?。ˋIDS)是由人類免疫缺陷病毒(HIV)感染所導(dǎo)致的一種病死率極高的慢性傳染病。從1985年,我國(guó)第一次發(fā)現(xiàn)艾滋病后,截至2009年底,我國(guó)累計(jì)報(bào)告艾滋病病毒感染者和艾滋病病人32.6萬例,其中艾滋病病人10.7萬例;死亡報(bào)告5.4萬例。所以對(duì)艾滋病感染者人數(shù)的預(yù)測(cè)及預(yù)防迫在眉睫。 由于疾病的發(fā)生和發(fā)展趨勢(shì)往往隨著時(shí)間的推移會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)變化并呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性;同時(shí),疾病發(fā)病趨勢(shì)的演化過程中往往受到多種相互依存的必然、偶然因素的影響,因此,我們很難用結(jié)構(gòu)式的因果關(guān)系模型來解釋。為了可以更好的解釋疾病的自身發(fā)展規(guī)律及其影響因素,我們需要從動(dòng)態(tài)的角度出發(fā),描述和分析疾病的變化,揭示疾病內(nèi)在的關(guān)系以及變化規(guī)律,并在一定時(shí)期內(nèi)預(yù)測(cè)控制它們未來發(fā)展趨勢(shì)。 本論文基于《2009年中國(guó)艾滋病疫情估計(jì)工作報(bào)告》的材料,利用支持向量機(jī)的回歸分析方法動(dòng)態(tài)研究艾滋病發(fā)病趨勢(shì)及其影響因素,探討合理的預(yù)測(cè)模型,揭示其影響因素和內(nèi)在規(guī)律,并對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),為該地區(qū)艾滋病預(yù)防控制部門制定防治措施提供決策依據(jù),同時(shí)為其它傳染性疾病預(yù)測(cè)模型的研究提供科學(xué)參考。 本論文分為兩部分:第一部分,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于支持向量回歸機(jī)分析的艾滋病感染者人數(shù)預(yù)測(cè)模型。該模型包括兩個(gè)階段:訓(xùn)練階段和預(yù)測(cè)階段。訓(xùn)練階段過程如下:首先讀入數(shù)據(jù),然后用于SVM模型,保存訓(xùn)練好的模型用于預(yù)測(cè)階段使用。在預(yù)測(cè)階段,導(dǎo)入訓(xùn)練好的模型,將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入預(yù)測(cè)模型,然后進(jìn)行預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)結(jié)果,并輸出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。第二部分,對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析。

作品專業(yè)信息

撰寫目的和基本思路

目的:利用支持向量機(jī)的回歸方法,為預(yù)防控制部門制定防治措施提供理論依據(jù)。 基本思路: 1、建立模型并預(yù)測(cè)結(jié)果,該模型包括兩個(gè)階段:訓(xùn)練階段和預(yù)測(cè)階段。 2、結(jié)果分析

科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處

利用支持向量機(jī)通過處理1985年—2009年數(shù)據(jù),可以比較真實(shí)全面地反映艾滋病的發(fā)病趨勢(shì)。

應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義

通過對(duì)艾滋病模型的預(yù)測(cè),可以動(dòng)態(tài)把握艾滋病患病及HIV感染者人數(shù)的變化趨勢(shì),為相關(guān)部門提供理論依據(jù)。

學(xué)術(shù)論文摘要

利用支持向量回歸機(jī)分析方法動(dòng)態(tài)研究艾滋病患病及HIV感染者人數(shù)的變化趨勢(shì)及其影響因素,探討合理的預(yù)測(cè)模型,為制定艾滋病的預(yù)防監(jiān)測(cè)措施提供決策依據(jù),同時(shí)為其它傳染性疾病預(yù)測(cè)模型的研究提供科學(xué)參考。

獲獎(jiǎng)情況

鑒定結(jié)果

參考文獻(xiàn)

[1]《基于SVM分塊回歸分析的話務(wù)量預(yù)測(cè)模型》陳蓉 宋俊德 《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2008,28(9) [2]《求解分類問題的支持向量機(jī)方法與應(yīng)用研究》 閻滿富 鄧乃揚(yáng) 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué), 管理科學(xué)與工程, 2005, 博士

同類課題研究水平概述

根據(jù)中國(guó)人民共和國(guó)衛(wèi)生部《2008年甲乙類法定報(bào)告?zhèn)魅静“l(fā)病數(shù)及死亡數(shù)排序》的相關(guān)信息,可以知道艾滋病死亡人數(shù)是傳染病死亡人數(shù)中最多的。為了更大程度的滿足對(duì)艾滋病預(yù)防控制的要求,本論文基于《2009年中國(guó)艾滋病疫情估計(jì)工作報(bào)告》的材料,利用支持向量機(jī)的回歸分析方法動(dòng)態(tài)研究艾滋病情況的變化,揭示其影響因素和內(nèi)在規(guī)律,并對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),為該地區(qū)疾病預(yù)防控制部門制定防治措施提供決策依據(jù)。 疾病的發(fā)生和發(fā)展趨勢(shì)往往隨著時(shí)間的推移會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)變化并呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性;同時(shí),疾病發(fā)病趨勢(shì)的演化過程中往往受到多種相互依存的必然、偶然因素的影響,因此,我們很難用結(jié)構(gòu)式的因果關(guān)系模型來解釋。為了可以更好的解釋疾病的自身發(fā)展規(guī)律及其影響因素,我們需要從動(dòng)態(tài)的角度出發(fā),描述和分析疾病的變化,揭示疾病內(nèi)在的關(guān)系以及變化規(guī)律,并在一定時(shí)期內(nèi)預(yù)測(cè)控制它們未來發(fā)展趨勢(shì)。 而艾滋?。ˋIDS)是由人類免疫缺陷病毒(HIV)感染所導(dǎo)致的一種病死率極高的慢性傳染病。從1985年,我國(guó)第一次發(fā)現(xiàn)艾滋病后,截至2009年底,我國(guó)累計(jì)報(bào)告艾滋病病毒感染者和艾滋病病人32.6萬例,其中艾滋病病人10.7萬例;死亡報(bào)告5.4萬例。 所以對(duì)艾滋病患病人數(shù)和HIV感染者人數(shù)的預(yù)測(cè)及預(yù)防迫在眉睫。對(duì)于艾滋病模型的建立及預(yù)測(cè),人們往往采用的算法有灰色模型、ARIMA模型、EPP模型等。 而支持向量機(jī)已廣泛應(yīng)用于時(shí)間序列分析、回歸分析、聚類分析、動(dòng)態(tài)圖像的人臉跟蹤、信號(hào)處理、語音識(shí)別、圖像分類和控制系統(tǒng)等諸多領(lǐng)域。 考慮到支持向量機(jī) (SVM)具有小樣本、稀疏性、以及非線性擬合能力強(qiáng)等方面的優(yōu)勢(shì),本文將支持向量機(jī)回歸(SVR)引入艾滋病預(yù)測(cè),以期開發(fā)出一種性能更加優(yōu)越的艾滋病預(yù)測(cè)模型,為疾病預(yù)測(cè)工作提供新的技術(shù)手段。
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