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基于百度指数的2011-2020年江苏省肺结核预测模型研究 被引量：4
1
作者 王玥 周海涛 +2 位作者 岳婷雨 陈威 胡斌 《疾病监测》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期95-100,共6页
目的分析我国肺结核的网络搜索词与实际数据之间的相关性及时序变化特征,通过构建肺结核预测模型,探讨百度指数在肺结核防治监测中的补充应用,为江苏省肺结核防控工作提供科学依据。方法使用范围选词法确定肺结核搜索词,选择2011年1月至... 目的分析我国肺结核的网络搜索词与实际数据之间的相关性及时序变化特征,通过构建肺结核预测模型,探讨百度指数在肺结核防治监测中的补充应用,为江苏省肺结核防控工作提供科学依据。方法使用范围选词法确定肺结核搜索词,选择2011年1月至2020年12月相关搜索词的百度指数和实际发病数据,采用Pearson相关分析两者之间的相关性及时序变化特征,进而分别建立多元线性回归模型和人工神经网络模型,以2020年1—12月发病数据检验模型并用平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和拟合优度(R^(2))评价两种模型的预测效果。结果基于百度指数建立的预测模型能够提前1—2个月预测下一轮大流行出现的时间节点,其中,“领先2个月”和“领先1个月”人工神经网络模型的MAE为273.75和357.99,MAPE为8.86%和11.53%,R2为0.75和0.6。结论根据搜索词百度指数建立的预测模型具有一定的预见性,能够提前预测下一波肺结核的流行趋势,可作为传统肺结核监测预警系统的有益补充和进一步扩展。 展开更多
关键词 肺结核 百度指数 模型预测 相关性分析 多元线性回归 人工神经网络
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城镇化进程中徐州市新城市老人积极老龄化现状及影响因素研究 被引量：3
2
作者 李梓君 苗春霞 +3 位作者 韩鑫 陈威 岳婷雨 胡斌 《中国卫生事业管理》 北大核心 2023年第3期230-234,共5页
目的:了解徐州市新城市老人积极老龄化现状及其影响因素,为相关部门完善养老服务体系提供参考。方法:采用分层整群随机抽样方法在徐州市新城市社区抽取623名老年人,使用积极老龄化量表中文版(AAS)调查纳入对象的积极老龄化现状,采用多... 目的:了解徐州市新城市老人积极老龄化现状及其影响因素,为相关部门完善养老服务体系提供参考。方法:采用分层整群随机抽样方法在徐州市新城市社区抽取623名老年人,使用积极老龄化量表中文版(AAS)调查纳入对象的积极老龄化现状,采用多元线性回归分析其影响因素。结果:徐州市新城市老人积极老龄化总分为(95.06±17.93)分,自理能力维度得分最高(3.33±0.76)分,积极学习并融入社会维度得分最低(1.69±0.58)分。性别(β=-0.078)、收入情况(β=0.260)、锻炼情况(β=0.320)、自觉健康状况(β=0.121)、自理能力(β=0.201)对新城市老年人积极老龄化水平的影响有统计学意义(P<0.05)。结论:徐州市新城市老人积极老龄化处于中等水平。女性、收入低、不经常锻炼、自理能力差、自觉身体健康状况差的老年人积极老龄化水平较低。 展开更多
关键词 新城市老人 积极老龄化 影响因素
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基于Prophet等模型的手足口发病预测及对比分析 被引量：1
3
作者 周海涛 王玥 +2 位作者 岳婷雨 陈威 胡斌 《医学动物防制》 2023年第8期715-721,共7页
目的利用Prophet模型、差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和NeuralProphet模型探索我国2008—2018年手足口病(hand-foot-and-mouth disease,HFMD)发病趋势和季节性特征,比较3个模型的拟合... 目的利用Prophet模型、差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和NeuralProphet模型探索我国2008—2018年手足口病(hand-foot-and-mouth disease,HFMD)发病趋势和季节性特征,比较3个模型的拟合及预测效果。方法收集我国2008—2018年手足口病月发病率数据,2008年1月—2017年12月的发病数据用于构建Prophet、ARIMA和NeuralProphet 3种预测模型,2018年1月—12月的发病数据作为验证集,分析评价各模型的预测性能,选取均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)作为指标评价预测模型的拟合及预测效果。结果我国手足口病存在2个发病高峰,主高峰在4~7月,次高峰在9~11月;春节的假期效应远高于其他假期;Prophet模型为最优预测模型。Prophet模型、SARIMA(0,1,3)×(0,1,1)_(12)模型和NeuralProphet模型预测的均方根误差(root mean squareerror,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)依次为4.09、3.17,4.26、3.61,4.25、3.79。结论Prophet模型的拟合预测精度优于ARIMA模型和NeuralProphet模型,能很好地拟合我国手足口发病趋势,具有较好的应用前景,可为手足口病的防控工作提供决策性依据。 展开更多
关键词 手足口病 Prophet模型 季节ARIMA模型 时间序列分析
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基于两阶段方法的疫情下应急医疗设施选址研究
4
作者 陈威 岳婷雨 +2 位作者 胡斌 温宗良 姜观华 《数学的实践与认识》 2023年第6期86-97,共12页
传染病疫情暴发后,科学合理地布局应急医疗设施,有助于保障疫情防控与医疗救治的效果,节约成本和资源.首先,考虑疫情下设施选址的要求,确定五个评价指标并使用EWM-TOPSIS模型对设施候选点进行初步筛选.其次考虑传染病患者转诊分流的现... 传染病疫情暴发后,科学合理地布局应急医疗设施,有助于保障疫情防控与医疗救治的效果,节约成本和资源.首先,考虑疫情下设施选址的要求,确定五个评价指标并使用EWM-TOPSIS模型对设施候选点进行初步筛选.其次考虑传染病患者转诊分流的现实情况,同时考虑应急医疗设施选址与定点医院选择,考虑设施点与定点医院的容量限制,以总成本最小化为目标建立双层级设施选址模型,以徐州市为例仿真模拟.结果表明:使用EWM-TOPSIS模型可为疫情下的设施点初步筛选提供决策指导,双层级设施选址模型可在保障疫情防控效果和人民身体健康的情况下,确定应急医疗设施选址与定点医院选择的方案,使得总成本最小和避免资源浪费. 展开更多
关键词 传染病疫情 EWM-TOPSIS模型 应急医疗设施选址 双层级设施选址 两阶段方法
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