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[硕士论文] 江颖
控制工程 桂林电子科技大学 2017(学位年度)
摘要:登革热是一种流行于全球的蚊媒病毒传染病,而且近几十年来感染病例数大幅度上升。研究调查估计每年有3.9亿例登革热感染者,约占世界人口总数的5.5%。感染人数不断增多,但是目前还没有研究出登革热的疫苗和特异治疗方法,唯一能降低登革热爆发率的途径是提前预防和控制病情传播。登革热患病者主要分布在热带地区,且这种病毒传播的范围和速度受温度、湿度、降水量等气象因素的影响。由于气候不同,各地区面临的传染病情和风险程度也存在差异,但可以通过研究特定区域的气象因素与登革热之间的相互关系来制定预防和控制登革热传播的计划方案。目前已经有很多研究通过分析气象因素与登革热之间的关系得出了最高温度、最低温度、相对湿度、降水量、厄尔尼诺南方涛动指数(El Ni o-Southern Oscillation Index,简称SOI)等因素与登革热发病率存在紧密关联,本文主要研究目标是气象因素对登革热的影响,在前面研究的气象因素中添加了露点温度、大气环流指数(Arctic Oscillation(AO),North Atlantic Oscillation(NAO),Pacific North American Oscillation(PNA),以下统一简称NAO)这两个影响因子。详细介绍了分析气象数据的方法和预测登革热的几个模型,并应用于登革热的预测。
  本论文相关工作主要有以下五个方面。首先,通过相关分析研究了香港地区登革热传播与气象变化之间的关系,发现各气象因素中温度对登革热发病率的影响最大。然后本文将收集的所有温度(绝对最低温度、绝对最高温度、平均温度、平均最低温度、平均最高温度、平均露点温度)考虑在内,建立了泊松回归模型对登革热发病率进行预测并与K-近邻(k-Nearest Neighbor,简称KNN)回归模型进行了对比,由分析结果可知,多因素泊松回归法预测的精度太低,而采用KNN回归预测模型,得到的预测误差为每月2.07人,预测精度得到了有效提高。为了进一步提高预测准确率,本文又引入SOI和NAO这两个全球气象因素,采用先分类后预测的分析方法,建立了San Juan, Puerto Rico地区登革热的支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)分类预测模型,达到84%的预测准确率,也是本论文中预测精度最高的一个模型。为了选择最优模型和对比SOI和NAO对登革热的影响强度,最后,本文基于分类回归树(Classification And Regression Trees,简称CART)和时间序列延迟建立了San Juan,Puerto Rico Rico和Iquitos,Peru地区的登革热预测模型并与SVM模型进行了对比。结果表明:CART分类模型的最高预测准确率为71.9%,与SVM相比较差;对于San Juan, Puerto Rico地区,添加SOI因子可提高登革热预测11.1%的准确率,且添加NAO因子可提高登革热预测20.2%的准确率,说明SOI和NAO是影响登革热发病率的重要因素。通过这些研究,本文总结了影响登革热传播的重要因素有最高温度、露点温度、SOI、NAO。与现有研究成果相比,本研究首次使用了全球气候参数NAO用于登革热预测研究,其精度用于西太平洋岛屿San Juan地区提高了20.2%,用于南美洲Iquitos地区提高了16.4%;且本文建立的SVM和CART两种模型的预测精度比其他研究中的精度要高。
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