自回归移动平均模型在医疗服务需求预测中的应用

目的 拟合医疗服务需求时间序列资料的预测模型。方法 采用自回归移动平均模型对出院人次进行模型拟合。结果 模型拟合得到的最优模型为一阶自回归移动平均模型,模型预测2020年某市三甲医院的出院总人次将为93.88万人次。结论 自回归移动平均模型适用于出院总人次时间序列模型拟合,预测结果显示,在没有外来干预因素影响的情况下,三甲医院出院总人次将会延续2009年以前的上升趋势继续上涨。     

支持向量机在害虫发生量预测中的应用

害虫发生量与其影响因子之间具有复杂的非线性和时滞性关系,传统方法不能很好的分析和拟合高度非线性的害虫发生量变化规律,导致预测精度不理想。为了有效构建害虫发生量与其影响因子之间复杂的非线性关系模型,提高害虫发生量预测精度,提出一种基于支持向量机的害虫发生量预测方法。该方法首先通过F测验对害虫发生量的最佳时滞阶数进行确定,并利用最佳时滞阶数对样本进行重构;然后利用前向浮动因子筛选法对害虫发生量的影响因子进行筛选,筛选出对预测结果贡献大的影响因子;最后采用10折交叉验证得到害虫发生量的最优预测模型。采用粘虫的幼虫发生密度数据在Mat-lab7.0平台下对该方法进行测试与分析,实验结果表明,相对于其它预测方法,支持向量机提高了害虫发生量的预测精度,克服了传统方法的缺陷,更适合于非线性、小样本的害虫发生量预测。     

ARIMA模型在杭州市中小学生咳嗽症状监测中的应用

目的：探讨时间序列ARIMA模型在时间序列资料分析中的应用,建立咳嗽症状监测数据的预测模型.方法：采用条件最小二乘方法估计模型参数.通过对数转换及差分方法使原始序列平稳,按照残差不相关原则、简洁原则确定模型结构,依据AIC和SBC准则确定模型阶数,最终建立起ARIMA预测模型.结果：ARIMA（1,1,1）模型拟合效果较好,方差估计值为0.7361,AIC=95.6092,SBC=98.8310,对模型进行白噪声残差检验,提示残差为白噪声.结论：症状监测这种具有时间序列特点的资料可以用ARIMA模型来进行拟合估计.本文中预测结果可信区间比较宽,可能是因为时间序列比较短,还未能考虑到季节趋势.另外,所用监测数据是在中小学生在校发生症状的人数,故在节假日会出现缺失值,样本量和时间长度均有限,可能影响模型估计的准确性,本研究的结论还有待于将来资料积累后进行修正和深化.     

基于SVM的蛋白质二级结构预测

蛋白质结构预测是现代计算生物领域最重要的问题之一,而蛋白质二级结构预测是蛋白质高级结构预测的基础。目前蛋白质二级结构的预测方法较多,其中SVM方法取得了较高的预测精度。重在阐述使用SVM用于蛋白质二级结构预测的步骤,以及与其他方法进行比较时应该注意的事项,为下一步的研究提供参考及启发。     

基于SVR和CAR的多维时间序列分析及其在生态学中的应用

基于支持向量回归（SVR）并融合带受控项的自回归模型（CAR）,建立了一种既反映样本集动态特征又体现环境因子影响的非线性多维时间序列分析预测方法（SVR-CAR）。用一步预测法对两个生态学样本集的预测结果表明,SVR-CAR在所有参比模型中预测精度最高,并具结构风险最小、非线性、避免过拟合、泛化推广能力优异等诸多优点。SVR-CAR在生态学、农业科学、经济学等多维时间序列预测领域有较广泛的应用前景。     

起伏型时间序列分析方法在害虫测报上的应用

介绍了起伏型时间序列（analysisforwavetypetimeseries）害虫预测方法。对安徽省凤阳县稻纵卷叶螟四（2）代蛾主峰高峰日进行建模预测,对历史资料的拟合和1989、1990两年的试报,结果令人满意。这是一种新的时间序列分析法。     

特征展开模糊近似推理法在害虫发生趋势预报中的应用

<正> 害虫发生趋势受作物、天敌和气候等因子的综合影响,故其预报系统是一个复杂的、开放的大系统。大系统的一个显著特点是人参予其中,因人的思维过程具有模糊性这一固有特征,故人能发出、接受和处理模糊信息。对某个问题或专业(如测报)有过多年实践经历的人,头脑中对系统过程往往拥有大量的理性认识,这就是人对事物的经验。这种经验虽带有不同程     

基于结构域组合信息预测蛋白质相互作用

基于多个结构域联合作用导致蛋白质间相互作用的假设,提出了一种预测蛋白质间相互作用的新方法。使用支持向量机分析结构域组合对序列的氨基酸理化性质得到其序列特征值,同时采用统计分析的方法获取其频率特征值,最后通过融合上述两种特征估计该结构域组合间发生相互作用的可能性,并以此预测蛋白质间相互作用关系。该方法能够预测所有结构域组合间相互作用关系,且对于蛋白质相互作用关系有着较好的预测效果。     

ARIMA乘积季节模型在河南省风疹疫情预测中的应用

目的建立自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型,探讨其在河南省风疹发病趋势预测应用中的可行性。方法收集河南省2004—2013年报告的各月风疹病例数,建立ARIMA乘积季节模型,用2014年1—12月报告的风疹病例数,验证模型预测效果。结果河南省2004—2013年报告的风疹病例数呈现明显的季节效应,2009年前呈现逐年增多的趋势,2009年后呈现逐年减少的趋势;模型ARIMA(1,0,0)(0,1,1)12能较好的拟合既往的风疹病例数,且对2014年1—12月份风疹病例数的预测值与实际值基本吻合。结论 ARIMA乘积季节模型对河南省风疹发病趋势的预测具有可行性。     

枣园害虫、捕食性和中性昆虫群落结构及动态研究

对山西省太谷地区枣园的害虫、捕食性和中性昆虫群落结构及动态进行研究,结果表明,不同年份枣园的害虫、捕食性和中性昆虫种类与数量均有明显差异(P<0.05),且树上明显大于地面.不同年份捕食性和中性昆虫与害虫的物种数和个体数比例也不同,其物种数和个体数随季节的暖和冷而增加和减少.相同亚群落不同季节的垂直分层结构相似程度不同,不同亚群落在同一季节的垂直分层相似性也不同.总体上垂直分层明显.枣园害虫、捕食性和中性昆虫的多样性指数随季节变化而波动.捕食性和中性昆虫与害虫数量起伏跟随紧密,总体呈极显著相关(r=0.9833,P<0.05).层次间差异明显,以中层相关最显著(r=0.9887,P<0.01)     

BP网络模型和LOGIT模型在森林害虫测报上的应用初报——以安徽省潜山县马尾松毛虫为例

以安徽省潜山县马尾松毛虫测报为例,在潜山县全县设置102个诱捕点,诱集越冬代成虫,并同时记录环境因子数据,例如树高、树龄、坡向、植被等。以这些环境因子为测报因子,以性外激素诱集到的雄蛾数代表田间实际发生情况,构建了森林重要害虫-马尾松毛虫的分类测报模型-BP人工神经网络和概率测报模型。BP网络模型的拟合率为100%,预留样检验报准率为100%。LOGIT模型的一致对率为74%。两类模型的拟合结果和预测结果基本吻合。BP网络的测报能力优于LOGIT模型。     

昆虫的生物光电效应与虫害治理应用

农业虫害的治理需要依据为害昆虫的特性提出与环境适宜、生态兼容的技术体系和关键技术。为害昆虫表现了对敏感光源具有个体差异性和群体一贯性的趋光性行为特征,并通过视觉神经信号响应和生理光子能量需求的方式呈现出生物光电效应的作用本质。利用昆虫的这种趋性行为诱导增益特性,一些光电诱导杀虫灯技术以及害虫诱导捕集技术广泛地应用于农业虫害的防治,具有良好的应用前景。     

马尾松毛虫种群动态的时间序列分析及复杂性动态研究

自从May(1974)指出即使是简单的种群模型也能揭示混沌动态以来,自然种群是否存在混沌一直具有争论,如何检测自然种群的混沌行为也成为种群动态研究的一个难点,通过时间序列分析和反应面模型建模的8方法分析了马尾松毛虫的复杂性动态,用自相关函数对马尾松毛虫发生的时间动态分析的结果认为动态是平衡的,其周期性不显著,而具有一定的复杂性,这种类型可以是减幅波动,有限周期或弱混沌,波动主要由系统内因引起,进一步采用反应面模型估计全局李雅普若夫指数和局域李雅普若夫指数结果均为负,显示马尾松毛虫种群动态不存在混沌现象,但是在增加一个小的噪音以后,局域李雅普若夫指数变为在0以上的波动,说明系统对噪音非常敏感,噪音对松毛虫种群动态具有很大的影响,可以将其从非混沌状态变为混沌,研究结果认为全局郴雅普若夫指数λ是一定时间内两个变动轨迹的总平均偏差,而随着种群动态的波动,指数也是波动的,所以对于检测自然种群的混沌来说不是一个好的指标,局域李雅普若夫指数λM能更好地表示自然种群混沌的存在和产生混沌的条件,对害虫管理来说对种群暴发初期的预测是尤其重要的,而此时又最难于预测,所以对种群动态的监测就尤为重要,由于马尾松毛虫的代间种群动态为第一级密度相关,前一代的虫口密度与下一代的虫口密度相关性最强,所以前一代预测下一代是最可靠的。     

武夷山风景区马尾松毛虫发生趋势与环境因子的相关性

应用DPS数据处理系统分析武夷山风景区环境因子与马尾松毛虫发生趋势的关系,利用2007年武夷山风景区气象和地理因子进行主成分因子分析。结果表明,降雨量与马尾松毛虫的发生量关系显著,但受地区性影响大;海拔和纬度与马尾松毛虫的发生量关系显著,但受人为活动的影响大。     

黑龙江大兴安岭地区森林害虫发生面积与气象因子的关系

对黑龙江大兴安岭地区6个气象台站的气象资料进行整理和分析,从中筛选出影响虫害发生面积的7个气象因子,并分别对其做相关分析,研究了气象因子对种群数量的影响,模拟虫害发生面积预测方程.结果表明:与虫害发生面积密切相关的因子有年积温(≥10℃)、年降水量和干燥度;虫害发生面积同三者的Pearson相关系数分别为0.701、-0.814和0.937;通过分析极端气候现象对虫害面积的影响,发现春季阴雨和虫害面积存在显著的正相关关系,冬冻和春寒对虫害发生面积并没有直接的影响.     

虫食与熏蒸对马尾松挥发性化学物质的影响

通过接虫咬食伤害与茉莉酸甲酯和萜烯混合熏蒸处理,以正常盆栽马尾松为对照,用TCT-GC-MS分析各处理的正常枝、损伤枝、姊妹枝(正常或损伤对枝)、系统上枝(正常或损伤上枝)和系统下枝(正常或损伤下枝)中挥发物的成分及相对含量变化,以探讨马尾松对不同伤害的应急反应.结果显示,虫害和熏蒸处理后,水芹烯的相对含量在损伤枝、姊妹枝、系统上枝和系统下枝中均明显高于对照;β-蒎烯相对含量在损伤枝和姊妹枝中升高,而系统枝条中下降;α-蒎烯相对含量在所测4个部位中除熏蒸后系统下枝升高外其余全部降低;其他挥发性化学物质相对含量的变化没有明显的规律性.结果表明,茉莉酸甲酯和萜烯混合熏蒸能够代替虫害等外界伤害的刺激,使马尾松启动相似的信号防御系统,达到防御外界伤害的作用;茉莉酸甲酯和萜烯可作为马尾松响应伤害的报警信号分子.     

鳞翅目昆虫基因组中微卫星DNA的特征以及对其分离的影响

本文根据我们对鳞翅目昆虫棉铃虫和松毛虫以及其它动物 (筏蜘蛛、朱、鳕鱼和飞蝗 )的微卫星富集性基因组DNA文库的筛选和分析结果 ,结合其它实验室已发表的资料 ,对鳞翅目昆虫基因组中微卫星DNA的丰度和结构特点进行了较为系统的分析。结果表明 :与其它类群相比 ,尽管鳞翅目昆虫物种间存在差异 ,但其基因组中存在明显偏多的侧翼序列重复的、以多拷贝形式存在的微卫星位点 ,且其中相当一部分以基因家族的形式存在。微卫星DNA家族通常可以在序列分析阶段被识别出来 ,但很多多拷贝位点只有通过一系列后续分析才能被检查出来。这应是鳞翅目昆虫中微卫星位点的优化率相对偏低的主要原因。棉铃虫和松毛虫基因组中三相重复微卫星丰度相对较高 ,从而从某种程度上补偿了这些物种微卫星分离过程中因丰度低、多拷贝位点比例高所带来的困难。棉铃虫微卫星DNA家族侧翼序列中多聚T/A序列的存在表明 ,逆转录转座或逆转录侵染可能是在基因组中形成多拷贝微卫星位点和微卫星DNA家族的重要机制之一     

马尾松林节肢动物群落的稳定性

依据广西大青山马尾松林区马尾松毛虫一个暴发周期中食叶、捕食、寄生、刺吸四大类群多样性指数(H′)、丰富度指数(MD)、均匀度指数(J)和害虫与天敌的数量比例的数据,建立突变模型对马尾松林节肢动物群落的稳定性进行研究,并利用湖南桂阳数据对模型进行了检验.结果表明:在马尾松毛虫的整个暴发过程中,暴发区在暴发年的昆虫生物群落处于明显的不稳定状态,而在非暴发年时,群落则处于亚稳定的状态;非暴发区在暴发年处于亚稳定的状态,非暴发年时处于稳定状态.在松毛虫各个发生阶段,当上升期处于不稳定状态时,有可能导致松毛虫的大发生;松毛虫暴发后,节肢动物群落依旧处于不稳定状态,有可能会造成松毛虫的连续暴发,这主要依赖于各种因子的影响.马尾松毛虫暴发呈现非线性、突变性等特点,食叶类群的影响为马尾松毛虫暴发的关键因子,各类群作用均衡的系统比较稳定,虫害暴发是群落结构趋稳调节过程中的强烈外部表现.研究表明,突变模型在检测群落结构稳定性和预测松毛虫发生上有很好的应用前景.