2011—2021年浙江省肺结核发病率预测：基于三体模型和三体预测法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

（一）肺结核防控的公共卫生意义

肺结核，作为一种由结核分枝杆菌引发的慢性传染病，长期以来一直是全球公共卫生领域重点关注的对象。在我国，结核病发病数在全球位居第三，属于结核病高负担国家。而浙江省，尽管处于低流行区域，但肺结核防控工作同样面临着诸多挑战。

根据 2024 年浙江省卫生健康委、省疾控局通报的数据，全省全年报告肺结核病例 21605 例，报告发病率为 32.60/10 万 ，这一数据虽较 2023 年下降了 5.09%，且已连续三年呈下降趋势，但背后的结构性问题不容忽视。从年龄结构来看，65 岁以上老年患者人群比例较高，占到当年报告病例的 30% 以上。老年人群由于身体机能衰退，免疫力下降，一旦感染肺结核，不仅治疗难度增大，且易引发多种并发症，给个人健康和医疗资源都带来沉重负担。

区域差异也是浙江省肺结核防控的一大难点。部分经济发达、医疗资源丰富的地区，发病率已稳定在 20/10 万左右，防控成效显著；然而，部分山区县发病率仍超 60/10 万，这些地区往往医疗基础设施薄弱，居民健康意识不足，防控工作推进困难。精准预测肺结核发病率，对于合理配置有限的医疗资源，制定针对性的防控策略，实现全省范围内的结核病有效控制具有重要意义。它能够帮助我们提前规划，在高风险地区和人群中加强防控措施，做到早发现、早诊断、早治疗，从而降低发病率，减少疾病传播。

（二）传统预测方法的局限与三体模型的引入

在过去，时间序列分析方法在肺结核发病率预测中应用广泛，其中自回归移动平均（ARIMA）模型是较为常用的一种。ARIMA 模型通过对时间序列数据的自相关、偏自相关等特性进行分析，建立模型来预测未来趋势。但 ARIMA 模型存在一定局限性，它假设数据具有线性特征和稳定的统计特性，对于具有复杂非线性特征和非平稳性的肺结核发病率数据，其预测效果往往不尽人意。当遇到突发事件、政策调整或人口结构快速变化等情况时，ARIMA 模型难以准确捕捉数据的动态变化，导致预测误差较大。

相比之下，三体模型在处理这类复杂数据时展现出独特优势。三体模型通过构建趋势项、季节项、随机项的动态耦合体系，能够更全面、深入地捕捉时间序列数据中的非线性特征和动态变化规律。在经济管理领域，三体模型已成功应用于各种复杂数据的预测，如股票价格走势预测、市场需求预测等，能够有效应对数据中的不确定性和波动性，为决策提供可靠依据。其在公共卫生领域的应用，为肺结核发病率预测开辟了新路径，有望突破传统方法的局限，提高预测的准确性和可靠性。

二、三体模型与三体预测法核心原理

（一）三体模型的理论框架

（二）三体预测法的实施步骤

1. 数据预处理：在对 2011 - 2021 年浙江省肺结核月度发病率数据进行分析之前，首先要进行数据预处理。由于原始数据可能存在季节性波动和异常值，这些因素会干扰模型的准确性，因此需要进行平稳化处理。采用季节差分法，能够有效消除数据中的季节效应，使数据在不同季节间具有可比性。对于异常值，通过设定合理的阈值范围，识别并修正或剔除那些明显偏离正常范围的数据点，确保数据的质量和可靠性。这一步骤就像是为后续的模型构建奠定坚实的地基，只有经过预处理的数据，才能为模型提供准确的输入，保证预测结果的可信度。

2. 分量建模：针对分离出的三个分量，分别采用不同的建模方法。对于趋势项，指数平滑法是一种常用且有效的方法。它通过对历史数据的加权平均，赋予近期数据更高的权重，能够较好地拟合数据的趋势变化。在预测浙江省肺结核发病率的趋势时，指数平滑法可以根据过去的发病率数据，准确地捕捉到发病率的上升或下降趋势，并对未来的趋势进行合理预测。周期特征的提取则借助傅里叶变换，这是一种强大的数学工具，能够将时域信号转换为频域信号，从而清晰地展现出数据的周期特性。通过傅里叶变换，可以确定肺结核发病率数据中存在的周期，如年度周期、季度周期等，并对周期内的变化规律进行分析。对于随机项，自回归移动平均（ARMA）模型能够很好地刻画其残差波动。ARMA 模型通过对自身历史值和随机误差项的线性组合，来描述随机项的变化，从而为预测提供对随机因素的估计。

3. 集成预测：为了充分发挥各个分量模型的优势，提高预测的准确性，构建加权组合模型。该模型将趋势项、周期项和随机项的预测结果进行动态融合，通过网格搜索算法，在一定范围内遍历所有可能的参数组合，寻找最优的权重分配，使得预测结果与实际数据的误差最小。这种多维度预测结果的集成方式，能够综合考虑各种因素对肺结核发病率的影响，从而实现更精准的预测。在实际应用中，加权组合模型能够根据不同时期数据的特点，自动调整各个分量的权重，适应数据的动态变化，为浙江省肺结核防控工作提供更可靠的决策依据。

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

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