【摘 要】
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由于艾滋病的流行对社会的影响,准确地预测艾滋病对我国意义重大。本文对艾滋病月发病率HIV和AIDS两个序列分别展开研究,利用基于序列分解-重组的机器学习方法进行预测。首先,通过奇异谱分析(SSA)对原始HIV月发病率数据进行分解,得到两个部分:重构序列和残差序列。用PSOGSA优化后的SVR预测重构项,S-ARIMA预测残差项,得到组合模型SSA-PGSVR-SARIMA;另外,用PSOGSA优化
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由于艾滋病的流行对社会的影响,准确地预测艾滋病对我国意义重大。本文对艾滋病月发病率HIV和AIDS两个序列分别展开研究,利用基于序列分解-重组的机器学习方法进行预测。首先,通过奇异谱分析(SSA)对原始HIV月发病率数据进行分解,得到两个部分:重构序列和残差序列。用PSOGSA优化后的SVR预测重构项,S-ARIMA预测残差项,得到组合模型SSA-PGSVR-SARIMA;另外,用PSOGSA优化的SVR预测重构项,极限学习机(ELM)预测残差项,可以得到组合模型SSA-PGSVR-ELM。这两个组合模型都能比较好的预测HIV发病率。对于AIDS月发病率的预测建立组合模型CEEMD-PSR-BPNN,采用集合经验模态分解(CEEMD)对原始AIDS月发病率序列进行分解,分解得到5个本征模态函数IMFs和1个残差项。接下来对6个序列分别重构,采用基于C-C法的相空间重构(PSR)决定它们的网络输入形式。最后将得到的6组重构的部分输入到BPNN中,得到最终的AIDS预测结果。通过对HIV/AIDS序列的分别研究,探索更适用于艾滋病的预测方法,本文建立的组合模型可以有效地预测艾滋病发病率,弥补了传染病统计预测研究的不足,同时为我国艾滋病的防控工作提供相关的数据支持。该研究结果具有很好的应用价值。
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