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1、該研究利用山東省平邑縣1985年~2002年HFRS月發(fā)病率資料,在遵循流行病學(xué)原理的基礎(chǔ)上,將小波分析理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法有機(jī)結(jié)合,定量研究了HFRS的流行動(dòng)態(tài)變換趨勢(shì):①選擇滿足正則條件的小波基函數(shù),對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)作多層小波分解;并運(yùn)用數(shù)學(xué)中的奇異性理論和小波分析的模極大值原理識(shí)別疾病流行的暴發(fā)時(shí)點(diǎn);結(jié)合HFRS監(jiān)測(cè)點(diǎn)的鼠情資料分析暴發(fā)原因;②根據(jù)資料的特點(diǎn)選擇恰當(dāng)?shù)男〔ɑ瘮?shù)和分解層數(shù),分離資料中的趨勢(shì)項(xiàng)、周期項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng),以獲得疾病
2、流行的短期波動(dòng)、周期性變化趨勢(shì)和長(zhǎng)期趨勢(shì);③在②中小波分解的基礎(chǔ)上,應(yīng)用時(shí)間序列模型或曲線擬合等方法分別對(duì)平邑縣、泰安市和日照市HFRS資料分離后的各項(xiàng)作出預(yù)測(cè),再把各項(xiàng)的預(yù)測(cè)值相加得出各地HFRS月發(fā)病率的預(yù)測(cè)值.綜上所述,小波分析理論對(duì)HFRS流行動(dòng)態(tài)趨勢(shì)中暴發(fā)時(shí)點(diǎn)的識(shí)別是靈敏和準(zhǔn)確的;識(shí)別出的周期變化特征能較好地刻畫HFRS動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì);小波分析與其它建模方法相結(jié)合能有效地提高非平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)精度,是處理非平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題的
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