本論文想要探討的是統(tǒng)計(jì)方法與數(shù)學(xué)模型在人類疾病與體育鍛煉中的應(yīng)用.主要內(nèi)容如下:根據(jù)2011年1月至2018年5月中國血吸蟲病發(fā)病率數(shù)據(jù),建立SARIMA模型和NARX模型.這兩個(gè)模型用于預(yù)測(cè)2018年6月至2018年9月中國血吸蟲病的發(fā)病率.通過比較兩組預(yù)測(cè)值的均方差和平均絕對(duì)誤差,結(jié)果表明NARX模型預(yù)測(cè)效果更好,并且具有對(duì)血吸蟲病發(fā)病率的有效預(yù)測(cè)精度.然后建立NARX-SARIMA混合模型來預(yù)測(cè)發(fā)病率的未來趨勢(shì),并與這兩種模型進(jìn)行比較.混合模型基于其良好的擬合能力而具有更好的應(yīng)用.分析大學(xué)生在大學(xué)四年期間的體質(zhì)測(cè)試的結(jié)果,采用主成分分析方法,找出影響大學(xué)生體質(zhì)情況的主要因素.根據(jù)主成分得分方程和綜合得分方程,得出結(jié)論:要有效提高大學(xué)生身體素質(zhì),大學(xué)四年期間應(yīng)該進(jìn)行不同項(xiàng)目的鍛煉.另外,根據(jù)每位學(xué)生的得分對(duì)學(xué)生體質(zhì)狀況進(jìn)行排序,了解每位學(xué)生體質(zhì)發(fā)展?fàn)顩r,對(duì)提高不同學(xué)生的體質(zhì)健康水平提出有效性建議.根據(jù)運(yùn)動(dòng)技能和運(yùn)動(dòng)意愿將人群分為三類,分別考慮三類人相互接觸的消極和積極影響,建立兩種新的群體競(jìng)技體育活動(dòng)倉室模型.研究發(fā)現(xiàn)兩個(gè)系統(tǒng)的定性結(jié)論完全不同.通過分析得出,消極模型中零平衡點(diǎn)和正... 

【文章來源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?２０１１年１月一?２０１８年５月全國血吸蟲病發(fā)病率的時(shí)序圖??６??

?０．００３??ｉ?］?ｉ?）?ｉ?５?０．１９２?０．０４８?１９．０１２?０．００２??ｉ?］?ｉ?６?０．０８２?＊０．０１３?１９，５８０?０．００３??Ｃ?ｉ?７?－０．２１５?－０．１７６?２３．５６９?０．００１??？［?ｉ?ｉ?）?ｉ?８?－０．１０９?０．０４１?２４．６０３?０．００２??ｉ?］丨?ｉ?］ｉ?９?０．１７２?０．１４７?２７．２２８?０．００１??Ｉ?ｂ?？?ｉｄ?Ｉ?１０?０．０７９?－０．１３２?２７．７８４?０．００２??圖２．２?ＡＣＦ與ＰＡＣＦ圖??初步觀察自相關(guān)與偏自相關(guān)圖選用ｐ＝３，ｑ＝０，為進(jìn)一步確認(rèn)階數(shù)對(duì)ｑ＝０，Ｐ分??別為０，１，２，３進(jìn)行建模，弁令？，（５分別為０，１，２和０山２進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，根據(jù)？－＾１１６應(yīng)該小??于０．０５及ＡＩＣ準(zhǔn)則可挑選出最優(yōu)的模型．??根據(jù)表２．２，由ｐ＝ｌ時(shí)ｐ－ｖａｌｕｅ的數(shù)值大于０．０５，囡此ｐ不能為１，只需考慮對(duì)ｐ＝２的??幾種情況進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，根據(jù)軟件結(jié)果可得當(dāng)Ｑ不為０時(shí)變量對(duì)應(yīng)的ｐ－ｖａｔｅ都存??在大于０．０５的情況，因此Ｑ必為０，Ｐ不為０時(shí)變量對(duì)應(yīng)的ｐ－ｖａｌｕｅ也有大于０．０５的情??況，固此可得到Ｐ＝０，?ＡＲＩＭＡ（２，１，０）（０，１，０）１２對(duì)應(yīng)的ＡＩＣ值為－６．２０００４８，故確定出??ＳＡＲＩＭＡ?模型，最終選用?ＡＲＩＭＡ（２，１，０）（０，１，０）１２．??８??

現(xiàn)其具有以下重要性質(zhì)：（１）ＮＡＲＸ模型比其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著更??好的學(xué)習(xí)效果，相比通用的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ＮＡＲＸ模型給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加了一定的序??列學(xué)習(xí)能力．（２）ＮＡＲＸ模型在收斂速度更快，可推廣性更好．很多實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)模型??的擬合效果能夠表明，ＮＡＲＸ模型相較于以往的時(shí)間序列模型能夠更準(zhǔn)確的擬??合長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)模型的相關(guān)性．??在時(shí)間序列模型中，非線性自回歸模型是一類有外部輸入的非線性的回歸??模型，其意味著，這類模型的當(dāng)前值與該序列的過去值以及過去值的外部輸入驅(qū)??動(dòng)值有關(guān)，模型（如圖３．１）可表示為：??Ｖｔ?＝?ｙｔ－２，?＊？？，?＇＇?＊）?＋?￡ｔ－??其中，ｙ是研究變量，ｕ是外部的輸入變薰？在此模型中的值既能夠幫助計(jì)算ｙ的??即期值也有助于預(yù)測(cè)ｙ的將來值而則是一個(gè)誤差項(xiàng)（通常其等同于一個(gè)白噪聲）．??Ｐｒｅｄｉｃｔ?ｓｅｒｉｅｓ?ｙ（ｌ＞?ｇｉｖｅｎ?ｄ?ｐａｓｔ?ｖａｌｕｅｓ?ｏｆ?ｙ（ｔ）?ａｎｄ?ａｎｏｔｈｅｒ?ｓｅｒｉｅｓ?ｘ（ｉ）．??ｘ（ｔ）?｜?＇Ｖ—ｙ（ｔ）?＝??■?Ｊ?ｙ（ｔ－ｌ），．－．ｙ（ｔ－ｄ））??圖３．１?ＮＡＲＸ模型結(jié)構(gòu)圖??ＮＡＲＸ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ?Ａｕｔｏ?Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ?ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋ）是基??于非線性自回歸模型的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型．在每一時(shí)間點(diǎn)的輸出值都是由當(dāng)前??１２??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2908368