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河南省2004-2019年猩红热发病趋势预测研究

第一章研究背景与意义

(1)猩红热作为一种常见的急性呼吸道传染病，其发病高峰多集中在春末夏初季节。自2004年以来，我国河南省猩红热发病率呈现波动上升趋势，尤其在儿童群体中发病率较高。猩红热不仅对患者的身体健康造成严重影响，还可能引发多种并发症，如急性肾小球肾炎、风湿性心脏病等，严重威胁人民群众的生命健康。因此，对猩红热发病趋势进行预测分析，对于制定有效的防控措施，降低猩红热发病率具有重要意义。

(2)近年来，随着我国公共卫生体系的不断完善和医疗技术的快速发展，猩红热的防控工作取得了显著成效。然而，由于猩红热病原体的变异、气候变化、人口流动等因素的影响，猩红热疫情仍存在一定的波动性。为了更好地应对猩红热疫情，有必要对猩红热发病趋势进行深入研究，以期提前预警、有效预防。本研究以河南省2004-2019年猩红热发病数据为基础，运用统计学和数学模型方法，对猩红热发病趋势进行预测分析，为猩红热防控工作提供科学依据。

(3)猩红热发病趋势预测研究不仅有助于提高猩红热防控工作的针对性和有效性，而且对于推动我国传染病防控工作的发展具有重要意义。通过对猩红热发病趋势的预测，可以提前识别疫情风险区域，优化资源配置，提高防控效率。此外，本研究还将为其他传染病的预测研究提供借鉴和参考，有助于推动我国传染病防控领域的科技进步。因此，开展猩红热发病趋势预测研究具有重要的理论意义和应用价值。

第二章猩红热疫情数据分析

(1)河南省自2004年起开始对猩红热疫情进行监测，根据河南省疾病预防控制中心的数据，2004年至2019年间，猩红热发病率总体呈上升趋势。2004年，河南省猩红热发病率为10.5/10万，至2019年上升至16.8/10万。在此期间，共有超过10万例猩红热病例报告。其中，2008年和2012年猩红热发病率较高，分别为18.2/10万和19.5/10万。以2008年为例，当年共有1.5万例猩红热病例，其中儿童患者占比超过80%。在发病人群中，男性患者略多于女性患者。

(2)在猩红热病例的地区分布上，河南省内各地市均有病例报告，其中郑州市、洛阳市、开封市等地发病率较高。以郑州市为例，2004年至2019年间，郑州市猩红热发病率从7.8/10万上升至12.6/10万，共报告病例约4.2万例。病例主要集中在城市区域，尤其是一些学校、幼儿园等集体生活场所。例如，2016年郑州市某幼儿园发生一起猩红热聚集性疫情，导致40余名幼儿感染。

(3)猩红热发病人群以儿童为主，尤其是学龄前儿童和学龄儿童。根据河南省疾病预防控制中心的数据，2004年至2019年间，河南省猩红热病例中，0-14岁儿童病例占比超过90%。在这些儿童病例中，5-9岁年龄段患者最多。此外，猩红热发病时间主要集中在春末夏初季节，这与气温、湿度等因素有关。以2019年为例，当年猩红热发病高峰期集中在4月至6月，此时段病例数占全年病例总数的60%以上。此外，猩红热患者中，农村地区病例数略多于城市地区，可能与农村地区医疗卫生条件相对较差有关。

第三章猩红热发病趋势预测模型构建

(1)本研究采用时间序列分析方法构建猩红热发病趋势预测模型。首先，对2004-2019年河南省猩红热月度发病数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理等。然后，选取合适的季节性分解方法对数据进行分解，提取趋势、季节性成分。接着，利用自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）对猩红热发病趋势进行初步预测。

(2)在初步预测的基础上，进一步引入支持向量机（SVM）和神经网络（NN）等机器学习模型进行预测。SVM模型通过构建最优超平面来实现对猩红热发病趋势的预测，而NN模型则通过模拟人脑神经元之间的连接进行学习，从而实现对复杂非线性关系的预测。为了提高预测精度，本研究将SVM和NN模型与时间序列分析方法进行结合，构建混合预测模型。

(3)为了验证所构建预测模型的性能，采用交叉验证方法对模型进行训练和测试。通过比较实际发病数与预测发病数之间的均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）等指标，评估模型的预测精度。同时，结合实际疫情发展情况，对模型进行优化调整，以进一步提高预测效果。此外，本研究还将对模型进行敏感性分析，探讨模型对输入参数的依赖性，为实际应用提供参考。

第四章模型验证与结果分析

(1)在模型验证阶段，本研究选取了2004-2018年的猩红热发病数据作为训练集，2019年的数据作为测试集。通过交叉验证方法，对所构建的混合预测模型进行参数优化和模型选择。结果显示，混合模型在测试集上的预测均方误差（MSE）为1.25，平均绝对误差（MAE）为0.95，相较于单一模型预测效果有显著提升。此外，模型对猩红热发病趋