由于艾滋病的流行對社會的影響,準(zhǔn)確地預(yù)測艾滋病對我國意義重大。本文對艾滋病月發(fā)病率HIV和AIDS兩個序列分別展開研究,利用基于序列分解-重組的機器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行預(yù)測。首先,通過奇異譜分析(SSA)對原始HIV月發(fā)病率數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,得到兩個部分:重構(gòu)序列和殘差序列。用PSOGSA優(yōu)化后的SVR預(yù)測重構(gòu)項,S-ARIMA預(yù)測殘差項,得到組合模型SSA-PGSVR-SARIMA;另外,用PSOGSA優(yōu)化的SVR預(yù)測重構(gòu)項,極限學(xué)習(xí)機(ELM)預(yù)測殘差項,可以得到組合模型SSA-PGSVR-ELM。這兩個組合模型都能比較好的預(yù)測HIV發(fā)病率。對于AIDS月發(fā)病率的預(yù)測建立組合模型CEEMD-PSR-BPNN,采用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMD)對原始AIDS月發(fā)病率序列進(jìn)行分解,分解得到5個本征模態(tài)函數(shù)IMFs和1個殘差項。接下來對6個序列分別重構(gòu),采用基于C-C法的相空間重構(gòu)(PSR)決定它們的網(wǎng)絡(luò)輸入形式。最后將得到的6組重構(gòu)的部分輸入到BPNN中,得到最終的AIDS預(yù)測結(jié)果。通過對HIV/AIDS序列的分別研究,探索更適用于艾滋病的預(yù)測方法,本文建立的組合模型可以有效地預(yù)測艾滋病發(fā)病率,彌補了傳染病統(tǒng)計預(yù)測研究的不足,同時為我國艾滋病的防控工作提供相關(guān)的數(shù)據(jù)支持。該研究結(jié)果具有很好的應(yīng)用價值。
【學(xué)位單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R512.91
【部分圖文】：

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本文編號：2821181