【摘 要】
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尽人皆知,完全治疗艾滋病的药物或方法尚未出现,想要减少感染艾滋病的人数只能通过预防与控制。适时制定科学的计划、采取相应的防护措施和干预手段的重要前提,是具备科学预测艾滋病发病率的能力。本文通过分析2005年到2021年全国艾滋病发病数据,了解近17年全国艾滋病发病趋势及特点。通过文献搜索发现不少学者对疾病发病率的预测都使用了BP神经网络的方法,而鲜少使用LSTM神经网络的方法,故将ARIMA时间序
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尽人皆知,完全治疗艾滋病的药物或方法尚未出现,想要减少感染艾滋病的人数只能通过预防与控制。适时制定科学的计划、采取相应的防护措施和干预手段的重要前提,是具备科学预测艾滋病发病率的能力。本文通过分析2005年到2021年全国艾滋病发病数据,了解近17年全国艾滋病发病趋势及特点。通过文献搜索发现不少学者对疾病发病率的预测都使用了BP神经网络的方法,而鲜少使用LSTM神经网络的方法,故将ARIMA时间序列、BP神经网络、LSTM神经网络三种方法用于艾滋病月发病率的预测中。首先,根据2005年至2021年全国总人口建立线性模型,估计每年各月人口数。结合2005年到2021年全国艾滋病病例数去计算艾滋病在2005年到2021年的发病率,然后将2005年1月至2020年12月的发病率数据作为模型的拟合值,分别使用ARIMA、BP神经网络、LSTM神经网络模型去预测2021全年12月的月度艾滋病发病率,对比该结果与实际发病率数据,模型预测效果用相对误差评价。由于本研究中LSTM神经网络的预测效果明显优于BP神经网络,因此将ARIMA、LSTM神经网络两种模型用等权重法、优势矩阵法以及串联法结合成组合模型再次进行预测,评估上述模型预测效果的指标是均方误差、平均绝对误差以及平均绝对百分比误差。研究结果表明,2005年至2009年病例数较少,病例数增长缓慢;2009年至2010年病例数大幅增加;2011年后病例数保持相对稳定,呈现周期性变化。最小值通常在各年的年初,而最大值通常在各年的年中和年末。在所有已建立的模型中,ARIMA-LSTM神经网络串联法的预测效果最佳。预测结果和实际结果之间的均方误差是0.0018,平均绝对误差是0.0329,平均绝对百分比误差是9.6224%,故可认为其预测精度比较高。因此,在我国实际情况的基础上构建合适的ARIMA-LSTM组合模型预测艾滋病发病率,或许可以作为国家控制艾滋病的传播与流行、制定防艾措施以及医疗资源配置的理论参考依照。
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