隨著城市化進程的加快發(fā)展,人們在享受著城鎮(zhèn)化建設帶來的生活品質提高的同時,也承擔著城市環(huán)境污染所帶來的健康威脅。為了解決全球共同的健康問題,世界衛(wèi)生組織在全球范圍內發(fā)起了建設健康城市的號召。事實上,城市環(huán)境對人體健康有著十分重要的影響,尤其是在重大衛(wèi)生事件情況下,城市環(huán)境顯得尤其重要,引發(fā)了眾多學者的關注。目前,已有大量學者關注城市環(huán)境指標,如空氣中的溫度、濕度等對傳染病流行趨勢的影響。除了大氣環(huán)境以外,另一個影響人體健康的非常重要的因素就是水環(huán)境。現有研究已表明,城市水環(huán)境對傳染病的流行趨勢有著十分重要的影響。在中國,流感屬于重點的傳染病監(jiān)控對象,每年影響著超過50萬人的健康。然而目前的研究僅證明了城市水環(huán)境與流感的流行趨勢有顯著相關關系,尚無定量的研究分析水環(huán)境指標對流感流行趨勢的影響。為了更好地推動健康城市的建設與發(fā)展,本文基于統(tǒng)計學基本方法和機器學習SVM算法,分析水環(huán)境對流行性感冒流行趨勢的影響。具體來說,首先通過統(tǒng)計學常用方法Spearman相關性分析來確定與流感患病人數相關關系更為顯著的變量,然后結合支持向量機(SVM),構建水環(huán)境對流感流行趨勢影響的預測模型。通過收集到的...

【文章頁數】：74 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 研究目的及意義
    1.3 研究內容及技術路線
2 相關理論及研究
    2.1 城市環(huán)境與人體健康相關研究
    2.2 水環(huán)境與人體健康的相關研究
    2.3 環(huán)境因素對傳染病流行趨勢的影響研究
    2.4 本章小結
3 基于SVM與統(tǒng)計學方法的流感流行趨勢預測模型
    3.1 SVM算法的適用性分析
    3.2 SVM分類原理
    3.3 基于SVM的流感流行趨勢預測模型
    3.4 模型預測結果評價
    3.5 本章小結
4 水環(huán)境對流感流行趨勢影響的實證分析
    4.1 數據來源與預處理
    4.2 流感流行特征分析
    4.3 流感預測模型的建立
    4.4 預測模型性能評價
    4.5 水環(huán)境因子臨界體系構建
    4.6 模型應用
    4.7 本章小結
5 結論及展望
    5.1 主要結論
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻



本文編號：4038850