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基于ADL模型的海西州地区高血压发病情况研究被引量：10: 2009年; 基于ADL模型的理论,通过建立ADL模型研究高血压月发病率和平均气压之间的关系。文章通过EViews软件对青海省海西州地区高血压发病率监测登记资料进行统计分析,并利用原始数据建立ADL模型,通过相关检验,确定所建立的ADL模型的合理性。; 马亮亮田富鹏; 关键词：ADL模型高血压 EVIEWS

误差修正模型在海西州地区高血压发病情况中的应用被引量：1: 2009年; 基于误差修正模型的理论,建立误差修正模型对青海海西州地区高血压月发病率和相对湿度之间的关系进行研究。通过协整检验,确定所建立的误差修正模型合理。; 马亮亮田富鹏; 关键词：误差修正模型协整检验高血压 EVIEWS

张家川地区胆结石发病率的时间序列预测模型: 2009年; 在讨论时间序列模型基本方法的基础上,通过分析甘肃张家川地区胆结石的发病率数据序列的特征,建立了ARIMA数学模型,并用SPSS软件进行时间序列建模的最小二乘法参数估计图检,并进行预测值与实验值比较.从预测结果来看,发病率呈现平稳且伴随周期性发病状况.; 田富鹏桂露; 关键词：发病率胆结石

张家川地区急性阑尾炎月发病人数ARIMA模型拟合: 2009年; 文章应用SPSS软件对张家川地区2001年9月至2006年7月急性阑尾炎每月发病人数统计资料做时间序列分析观测到该时间序列是一组平稳即白噪声序列,无季节周期性,进行ARIMA模型拟合得到ARIMA(1,0,1)模型,数学表达式Yt=0.129Yt-1+at+0.3756at-1,且进行预测值比较,得到较好效果。; 万淑慧桂露; 关键词：急性阑尾炎 ARIMA模型 SPSS

一种新的时间序列组合预测模型及其应用: 2013年; 提出了一种新的时间序列组合预测模型(PCA-BPNN模型),即先利用主成分分析方法对原输入变量的空间进行重构,然后借助于各主成分对总体样本的贡献率来确定网络结构。最后利用1999年1月至2005年12月甘肃省天水市胆结石发病率的资料验证了该方法的有效性。; 马亮亮陈龙; 关键词：多层前馈网络时间序列主成分分析

一种用于短期肺气肿发病率预测的分时段时间序列传递函数模型: 2010年; 肺气肿发病率是政府和相关医学工作者预防与监测肺气肿的重要依据之一。因此,选择合理的肺气肿发病率预测模型显得尤为重要。文章提出了一种基于时间序列法的分时段传递函数模型来预测短期肺气肿发病率,该模型考虑了平均气温因素对肺气肿发病率的影响,同时利用累积式自回归滑动平均模型(ARIMA)对肺气肿发病率序列和平均气温序列的非平稳性进行处理,并且对2009年12个时段分别建立了预测模型。最后采用青海海西州地区的肺气肿发病率历史数据进行算例研究。结果表明,利用本文模型进行肺气肿发病率预测能够提高预测的准确性。对肺气肿发病率历史数据进行时间序列分析是用于肺气肿监测的一个重要的内容。该研究所建立的传递函数预测模型适用于青海海西州地区肺气肿发病率预测与监测。; 马亮亮田富鹏; 关键词：ARIMA模型发病率时间序列肺气肿

张家川支气管肺炎月发病率的季节性ARIMA模型被引量：2: 2009年; 医学卫生领域,疾病受到许多因素的影响,很难用结构式因果模型加以解释,根据其自身变动规律建立时间序列的动态模型则是一种行之有效的方法。据此,本文研究了季节性模型在张家川地区支气管肺炎月发病率中的应用。利用2001年9月至2006年7月张家川地区支气管肺炎月发病率资料绘制出时序分布图,观察到该疾病高发在每年12月左右,且有季节性趋势;作偏相关和自相关图,根据模型定阶原则,且残差没有自相关性,进行时间序列模型拟合;最终得到时间序列模型ARIMA(1,0,1)×(2,1,1)12,及其相关数学表达式(1-0.517B)(1+0.784B12+0.137φ2B24)(1-B)12Δ11Zt=(1+0.196B)(1+0.876B12)at,并进行实际值与预测值的比较,估计值虽然与实际值有差异,但基本趋势一致。因此,应该充分考虑各时间段的发病特征,以便更有重点地进行健康防治,有效降低支气管肺炎对人类的危害,保障人类的生活品质。; 万淑慧桂露田富鹏; 关键词：支气管肺炎 SPSS

基于多元线性回归模型的海西州地区糖尿病发病情况研究被引量：1: 2010年; 通过EViews软件对青海海西州地区糖尿病发病例监测登记资料进行统计分析,同时进行多元回归模型拟合,观察与糖尿病发病率相关的一些因素的发展趋势,建立了多元线性回归模型,并进行了实际值与预测值的比较.; 马亮亮田富鹏; 关键词：多元线性回归模型糖尿病 EVIEWS

基于因子BP神经网络预测模型的胃溃疡发病率预测被引量：3: 2012年; 目的:在医学卫生领域,疾病发病率受许多因素的影响,很难用结构式因果模型解释,根据神经网络预测是一种行之有效的方法。多层前馈神经网络(BP)应用于疾病发病率的预测时,由于影响它的气象因素,如月平均气温、月平均气压、月平均相对湿度等本身具有很大相关性,且维数较高,BP神经网络的预测精度会下降。方法:针对这一问题,提出了利用因子分析方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率确定网络结构,有效地解决了预测精度下降的问题。结果:以2003年1月至2009年12月青海海西州地区胃溃疡发病率的资料验证了该方法的有效性。结论:应该充分考虑胃溃疡在各时间段的发病率特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低胃溃疡对人类的危害,保障人类的生活品质。; 马亮亮; 关键词：多层前馈神经网络时间序列发病率胃溃疡

肺水肿与民族因素间的多元线性回归分析被引量：1: 2009年; 基于多元线性回归分析的理论,通过建立数学模型,对肺水肿发病人数与民族因素之间的多元线性关系进行探讨。文章通过SPSS软件对青海海西州地区肺水肿发病例监测登记资料进行统计分析,建立了多元线性回归模型。最后,对所得到的回归方程进行显著性检验。; 马亮亮田富鹏; 关键词：多元线性回归分析

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