(5.7.1)--基于加权马尔科夫链疟疾发病趋势的预测.pdf
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1、 收稿日期:2014-12-11 通讯作者:张华勋 作者简介:范志成(1963-),男,汉族,湖北襄阳人,本科,主管医师,从事寄生虫病防治工作。*湖北省疾病预防控制中心*湖北省襄阳市疾病预防控制中心 文章编号:1004-4337(2015)03-0435-03 中图分类号:R513.3 文献标识码:A综 述基于加权马尔科夫链疟疾发病趋势的预测摘 要:目的:探讨加权马尔科夫链模型在疟疾发病趋势预测中的应用效果,为疟疾防治工作提供科学依据。方法:以襄阳市襄州区19802013年不同时段的疟疾疫情资料为样本,采用加权马尔科夫链分别对来年的发病情况进行预测。结果:利用襄阳市襄州区19802011年和1
2、9802012年的疟疾发病率资料分别预测2012年和2013年疟疾发病情况,预测结果与实际发病情况均一致;以19802013年疟疾发病资料预测2014年发病趋势,结果与前2年疟疾发病实际情况相同;经检验疟疾发病序列符合马尔科夫性(2=23.627420.05(9)=16.919),但序列的长期趋势具有不平稳性。结论:襄州区目前已消除疟疾在当地的传播和流行,在未来几年将继续保持无本地病例感染状态。今后,加强输入性疟疾防控及做好消除疟疾的考核验收工作是该区疟防工作的主要任务。关键词:加权马尔科夫;间日疟;预测doi:10.3969/j.issn.1004-4337.2015.03.064 疟疾主要
3、是经过人-蚊传播的寄生虫传染病。一个地区疟疾发病的高低取决于当地传疟按蚊的密度、传染源的数量和人蚊接触的机会多少1。由于气象条件的多样性,特别是温度的变化影响了疟蚊孶生和活动,而人类生产和生活方式的差异性又导致了人蚊接触机会的不同。假设上述状况是在一个随机状态下发生,那么疟疾的传播过程是一个随机过程,因此形成的依时间变化(年、季、月)的疟疾发病率序列也是一个随机变量序列。马尔科夫过程是随机过程的一个分支,它的最基本的特征是“无后效性”(也称“马氏性”),即在已知随机过程“现在”状态的条件下,其“将来”的状态与“过去”的状态无关,状态和时间均离散的马尔可夫过程称马尔可夫链2。马尔可夫链预测是根据
4、事件的目前状态预测其未来时刻变动状态的一种预测方法3。运用传统的马氏链预测疟疾的发病趋势诸见报道46,而应用加权马尔科夫链预测未见报道,现以襄阳市襄州区19802013本地感染疟疾发病率资料,采用加权马尔科夫链进行预测,探讨其可行性。1 资料和方法1.1 资料 疟疾疫情资料来源于襄州区疾控中心,人口资料来源于襄州区统计局,根据各年的人口资料获得襄州区19802013年疟疾发病率(1/10000)。1.2 方法 应用加权马尔科夫链法78,在Excel上进行计算处理。现以襄阳市襄州区19802011年疟疾发病率数据,对2012年发病状态进行预测,介绍其计算方法和步骤。1.2.1 确定各年疟疾发病率
5、所处的状态在SPSS软件上对19802011年疟疾发病率进行系统聚类分析,初步划分疟疾发病率所处的初状态分级,结合我国 疟疾控制和消除标准(GB26345-2010)的控制,基本消除和消除指标,将发病率的取值范围划分为4种状态。即状态1:0 x1;状态2:1x5;状态3:5x2(m-1)2),则可以认为序列符合马氏性。利用表2的数据进行计算并检534数理医药学杂志2015年第28卷第3期验(表3)。表2 19802011年疟疾发病率初始状态概率、状态转移频数和转移概率计算表初始状态概率(p.j)一阶转移频数(fij)一阶转移概率(pij)状态频数概率状态1234状态123411212/3219
6、20019/112/110/110/1121111/322371023/117/111/110/11344/323022030/42/42/40/4455/324001440/50/51/54/5Pii(1)=9/112/110/110/113/117/111/110/110/42/42/40/40/50/51/54/5Pii(2)=8/102/100/100/103/117/111/110/110/42/42/40/40/50/51/54/5Pii(3)=7/92/90/90/93/117/111/110/110/42/42/40/40/50/51/54/5Pii(4)=7/92/90/90
7、/93/106/101/100/100/42/42/40/40/50/51/54/5表3 19802011年疟疾发病率序列马氏检验计算表状态fi1|logpi1/p.j|fi2|logpi2/p.j|fi3|logpi3/p.j|fi4|logpi4/p.j|合计12.68380.7100003.393820.22262.05650.551302.8304301.25681.256802.51364000.13352.94243.0759合计2.90644.02331.94162.942411.8137 2=211.8137=23.627420.05(4-1)2)=16.919,疟疾发病率序列
8、检验符合马氏性。1.2.4 计算各阶自相关系数并规范化各阶自 相 关 系 数 计 算 式:rk=n-kL=1(xL-x)(xl+k-x)/nL=1(xL-x)2式中:rk表示第k阶(滞时为k年的)自相关系数;xL表示第L年的疟疾发病率;x表示年均发病率,n表示年疟疾发病率序列的长度。对各阶自相关系数规范化计算式:wk=|rk|/|rk|mK=1以此作为各种滞时(步长)的马尔可夫链的权重(m为按预测需要计算到的最大阶数),计算结果见表4。表4 19802011年疟疾发病率序列各阶自相关系数和各种步长的马尔可夫链权重k1234rk0.78810.52530.18460.1152wk0.48850.
9、32560.11440.07141.2.5 通过19802011年疟疾发病率状态序列对2012年发病状态进行预测将同一状态的各预测概率加权和作为2012年疟疾发病状态的预测概率,计算式为:Pi=mK=1wkpij(k)maxPi 所对应的i即为该年疟疾发病率的预测状态,结果见表5。2 结果表5中,2011年状态1、2、3、4的转移概率来源于矩阵pij(1)的第1行,依次类推,2008年转移概率来源于矩阵pij(4)的第2行。由表5可知,对pi加权求和后,maxPi=0.7598,此时i=1,对应的发病率状态为0 x1。2012年实际发病率为0,状态为1,预测准确。表5 2012年襄阳市襄州区疟
10、疾发病率预测初始年状态滞时/年权重状态1234率来源2011110.48850.81820.181800pij(1)2010120.32560.80000.200000pij(2)2009130.11440.70000.200000pij(3)2008240.07140.27270.54550.09090pij(4)pi加权求和0.75980.21580.00650 同理,以19802012年的疟疾发病资料预测2013年的发病情况,重复上述1.2.11.2.5计算过程,预测结果与实际发病情况一致(表6);再以19802013年的资料预测2014年的疟疾发病情况,预测结果仍为状态1(表7)。表6
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