西安市出生缺陷趋势数学模型预测研究

目的采用灰色预测模型、ARIMA自回归移动平均模型和NAR非线性自回归动态神经网络模型分别预测西安市出生缺陷率,探索出生缺陷的流行趋势和可能的未来走向。方法对2003-2015年在西安市各级开设产科的医疗保健机构出生的孕28周至生后7 d所有围产儿进行出生缺陷监测并收集资料。用2003年10月至2015年9月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据分别构建数据模型,将同时期实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016至2017年每季度出生缺陷发生率。采用Excel软件进行数据录入,SPSS 16.0软件包进行统计学分析,Matlab软件进行灰色模型预测和神经网络模型预测,ARIMA自回归移动平均模型使用R软件进行预测。结果灰色预测模型提示2016至2017年度西安市各季度出生缺陷率(‰)分别为9.62、9.67、9.72、9.77、9.82、9.87、9.92、9.97,呈缓慢上升趋势。ARIMA模型预测显示2016至2017年度西安市各季度出生缺陷率(‰)分别为11.98、12.83、11.28、11.78、12.23、11.73、11.80、12.00,仍在较高水平相对狭窄的区间波动。NAR神经网络模型预测西安市出生缺陷率(‰)为13.24、17.91、10.55、16.08、16.47、9.42、11.99、11.68,在2016年到达出生缺陷率峰值,2017年相比2016年开始出现下降。比较3种模型对出生缺陷发生率的发展趋势预测,灰色预测模型、ARIMA模型、NAR模型的均方根误差分别为1.353 009、1.181 373、0.555 347。结论 NAR模型对出生缺陷数据预测更可靠,ARIMA模型次之,灰色预测模型误差相对较大;加强出生缺陷的预防和控制工作仍然是今后较长一段时间的公共卫生重点工作。     

基于ARIMA模型预测梅毒月发病率的价值

目的探讨建立ARIMA模型在梅毒月发病率预测中的应用价值,为梅毒防控工作提供依据。方法运用Eviews8.0软件对2009年1月-2015年12月我国梅毒月发病率数据建立ARIMA模型,利用2016年1月-6月实际数据验证,评价模型精度指标采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)。同法外推预测2016年7月-12月全国梅毒月发病率。结果 2009年1月-2016年6月全国梅毒月发病率最优模型是ARIMA(2,1,1)×(0,1,1)_(12),模型表达式为:(1-B)(1-B~(12))(1+0.820B)(1+0.566B~2)x_t~2=(1+0.365B)(1+0.897B~(12))ε_t,R~2=0.832,RMSE=0.181,MAE=0.118,MAPE=5.088。外推2016年7月-12月预测结果分别为3.124、3.008、2.906、2.691、2.714、2.717。结论 ARIMA模型具有较高的预测精度,可较好地拟合我国梅毒月发病率的演变趋势并进行短期预测。     

灰色模型GM(1,1)在出生缺陷预测中的应用研究

目的探讨灰色模型GM(1,1)在预测不同水平出生缺陷发生率中的应用问题及数据波动性对预测效果的影响。方法利用2009年10月至2016年9月西安市出生缺陷监测数据,构建总出生缺陷及前5种缺陷的月、季度、年共3个层次出生缺陷发生率的GM(1,1)灰色模型,比较不同层次预测模型的拟合精度。结果总出生缺陷年度预测时,平均相对误差为4.6%,均方差比为0.259,提示其预测效果较好;按季度预测时效果勉强合格,平均相对误差为10.2%;按月进行预测时,效果较差,平均相对误差为17.5%。西安市前5种出生缺陷(先天性心脏病、唇腭裂、神经管畸形、多指、先天性脑积水)灰色模型预测结果都随着预测时间单位的变大,拟合精度逐渐提高,年预测模型拟合精度最好。结论灰色模型的预测效果可能与数据波动性有关,对出生缺陷发生率进行预测时以年度为单位的结果可能较适宜。     

基于季节性ARIMA模型的河流观测点流量的时序分析

采用季节性ARIMA模型拟合1960~2009年某河流观测点流量。通过比较,得到ARIMA(1,0,0)×ARIMA(0,1,1)12模型,并用这一模型预测2010年1~12月的流量,预测效果显著。     

城市道路交通流短时预测及可靠性分析

为了捕捉交通流随机波动导致的交通流短时预测的不确定性,利用反映预测波动的异方差对可靠性进行量化预测;基于时间序列及其异方差理论,构建了以单整自回归滑动平均ARIMA(0,1,1)模型为均值方程的城市道路交通流短时预测的广义自回归条件异方差GARCH(1,1)模型. 通过ARCH LM检验证实,GARCH(1,1)模型能够有效捕捉并消除ARIMA(0,1,1)模型的异方差性.结果表明:基于GARCH(1,1)模型的城市快速路流量预测的MAPE值不高于10%,城市快速路及主干道速度预测的MAPE值为7.86%~10.24%;与ARIMA(0,1,1)模型预测的固定置信区间相比,在自由流交通状况下,GARCH(1,1)模型在有效预测前提下的预测置信区间更窄;在交通拥挤状况下,GARCH(1,1)模型能够通过放大预测置信区间宽度减少无效预测.      

2010-2015年西安市围产儿出生缺陷的流行特征

目的了解西安市围产儿出生缺陷的动态流行特征,为今后出生缺陷预防工作的重点提供科学依据。方法对2010-2015年西安市所有产科医院上报的出生缺陷资料进行统计描述。结果出生缺陷平均发生率为89.62/104(87.50/104,91.74/104),缺陷发生率逐年上升(χ~2=157.13,P<0.01)。出生缺陷发生率位于前5位的依次为:先天性心脏病(26.53/104)、多指(趾)(13.10/104)、总唇腭裂(11.42/104)、神经管缺陷(6.06/104)、先天性脑积水(5.08/104),共占出生缺陷总数的69.39%。其中,先天性心脏病的发生率呈逐年上升趋势(χ2=837.65,P<0.01)。出生缺陷发生率城市高于农村(OR=1.108,95%CI:1.056~1.162),男婴高于女婴(OR=1.151,95%CI:1.097~1.208),母亲年龄<20岁(OR=1.764,95%CI:1.532~2.032)和母亲年龄≥35岁(OR=1.283,95%CI:1.179~1.395)也是缺陷儿发生的危险因素。缺陷儿以活产居多(72.54%),通过超声和临床诊断的病例各占52.83%和46.24%,产前诊断率为33.20%。结论西安市2010-2015年围产儿出生缺陷发生率总体有增加的趋势,应不断提高各监测点的产前诊断能力,从而降低本地区的缺陷发生水平,提高出生人口素质。     

西安市空气污染物与出生缺陷的时序变化及相关性的生态学研究

目的分析西安市出生缺陷、空气污染的趋势变化和季节规律,探讨空气污染暴露与出生缺陷结局的相关性。方法利用时间序列乘法模型,分解出生缺陷发病人数和空气污染物浓度的时间序列,描述二者的长期趋势及季节变动;采用生态学研究思路,分析出生缺陷与空气污染物的秩相关和交叉相关关系。结果 2010-2015年西安市空气污染分析结果显示,NO_2总体趋势在2013年出现上升,随后在高水平波动;SO_2总体呈缓慢下降趋势,但在2012和2013年出现2次高峰;PM_(10)总体趋势在2013和2014年出现2个小高峰,其余时间变化较为平稳;PM_(2.5)总体趋势呈现缓慢下降,但在2015年后出现小幅上升。2010-2015年西安市出生缺陷分析结果显示,总出生缺陷和先天性心脏病的长期趋势在2010~2014年呈上升态势,之后迅速下降;唇腭裂和神经管畸形的长期趋势在低水平小范围波动。空气污染物与出生缺陷的相关性分析结果显示,总出生缺陷、先天性心脏病在孕前3个月和孕早期3个月与NO_2正相关;先天性心脏病在孕前3个月与PM_(10)正相关。结论西安市出生缺陷、空气污染存在趋势变化及季节规律,妊娠妇女在孕前3个月和孕早期3个月暴露于NO_2与先天性心脏病的发生正相关。     

西安市2010-2015年空气污染对出生缺陷影响的时间序列分析

目的研究西安市空气污染物二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)和PM_(10)对出生缺陷的影响。方法从西安市妇幼保健院获得西安市2010-2015年出生缺陷监测资料,从西安市环境监测站获得同期空气污染资料,从西安市气象站获得同期气象监测资料,采用广义相加模型控制长期趋势、季节、气温和相对湿度影响,探讨空气污染物与出生缺陷的相关性。结果研究期间西安市月平均出生缺陷达89例;SO_2、NO_2、PM_(10)月平均密度分别是34.05、45.13、96.77μg/m~3;月平均温度为13.57℃;相对湿度为63.20%。在广义相加泊松回归模型(GAM)中,空气污染物SO_2、NO_2、PM_(10)与出生缺陷有关且有一定的滞后效应,均在临产前10月的效应达到最大值,各污染物密度每增加10μg/m~3,RR(95%CI)分别为:1.060(1.023~1.097)、1.033(1.014~1.052)和1.018(1.007~1.029),且差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论西安市空气污染物SO_2、NO_2、PM_(10)与出生缺陷的发生相关。     

基于ARIMA模型的城市轨道交通进站量预测研究

客流量预测是客运组织的基础,预测结果能够为运营管理及应急处置提供决策依据。针对城市轨道交通客流量预测问题,在分析轨道交通站点客流的周期性波动规律及变化趋势的基础上,构建自回归积分滑动平均模型(ARIMA)进行站点进站客流量的短期预测。以北京地铁为例进行实证分析,利用符合要求的季节ARIMA模型对客流量进行短时预测,选取东直门站实际客流进行模型参数标定,并对路网上典型车站(端点站、中间站、换乘站及接驳站)进行客流预测。研究结果表明:自回归积分滑动平均模型的平均预测误差仅为4%,具有较高的预测精度,验证了预测方法的准确性。     

2010-2015年西安市出生缺陷和空气污染的空间分布特征

目的分析西安市出生缺陷、空气污染的空间分布特征,探讨空气污染暴露与出生缺陷结局的相关性。方法计算2010-2015年西安市空气污染物浓度的算术均值、中位数,描述其集中趋势;统计四分位间距描述其离散趋势;反距离权重空间插值法描述空气污染物在整个研究区域的分布情况。统计2010-2015年西安市各区县出生缺陷总的发生数,并结合活产儿监测数据计算出生缺陷发生率,描述其总体发生水平;利用全局趋势分析描述出生缺陷空间上的主体变化规律;采用秩相关分析出生缺陷和空气污染的相关性。结果 2010-2015年西安市空气污染物空间分布结果显示:SO_2在莲湖区、雁塔区、灞桥区、碑林区、新城区等区县浓度较高;NO_2在雁塔区、灞桥区、莲湖区、碑林区、新城区等区县浓度较高;PM10在灞桥区、雁塔区、新城区、未央区、阎良区等区县浓度较高;PM2.5在灞桥区、新城区、莲湖区、未央区、高陵区等区县浓度较高。2010-2015年西安市出生缺陷发生总数为6 858例,围产儿总数为752 142例,发生率为91.18/万。出生缺陷的空间分布自西向东和自南向北方向总体均呈倒"U"型特点,出生缺陷与NO_2浓度正相关。结论西安市空气污染和出生缺陷存在明显的地区差别,出生缺陷可能与NO_2有一定的相关性。     

缺氧在大鼠肝纤维化形成中的作用机制

目的探讨缺氧在大鼠肝纤维化形成中的作用机制。方法建立胆管结扎(bile duct ligation,BDL)大鼠肝纤维化模型,术后1、3、7、14、21、28 d取材,观察肝脏组织学及超微结构的改变;逆转录PCR检测转化生长因子-β1(transforming growth factor-β1,TGF-β1)、Ⅰ型胶原(collagenⅠ,Coll-Ⅰ)mRNA的表达;蛋白免疫印迹检测缺氧诱导因子-1α(hypoxia-inducible factor-1 alpha,HIF-1α)、α-平滑肌肌动蛋白(α-smooth muscle actin,α-SMA)的表达;缺氧培养原代肝星状细胞(hepatic stellate cell,HSC),逆转录PCR检测HIF-1α、TGF-β1、Coll-I mRNA的表达,蛋白免疫印迹检测α-SMA的表达。缺氧/常氧下,加TGF-β1中和抗体、HIF-1α诱导剂氯化钴(cobalt chloride,CoCl2)或抑制剂2-甲氧雌二醇(2-methoxyestradiol,2 ME2),逆转录PCR检测Coll-I mRNA表达的变化。结果①电镜下显示大鼠肝脏术后出现缺氧的表现;②术后3 d时,HIF-1α的蛋白表达升高,7 d时,TGF-β1、Coll-I mRNA及α-SMA蛋白的表达升高;③缺氧诱导HSC表达HIF-1α、TGF-β1、Coll-I mRNA及α-SMA蛋白表达的升高;④常氧下CoCl2诱导Coll-I mRNA的表达,中和抗体及2 ME2抑制缺氧诱导Coll-I mRNA的表达。结论缺氧激活HSC,增加细胞外基质的沉积,促进大鼠肝纤维化的形成,其机制与TGF-β1和HIF-α的介导信号通路密切相关。     

物联网在智慧校园中的应用

物联网是建设智慧校园的重要技术支撑。本文首先介绍了物联网的定义、发展历史和运行工作过程,然后根据物联网技术的特点从教学、智慧图书馆、智慧节能、平安校园四个方面详细阐述了物联网在智能校园中的应用,为物联网技术在各级各类学校中建设智慧校园提供一定的技术参考和支持。     

社会转型关键期的法理学前沿——2012年国内理论法学研究成果综述

在检索和分析了2012年出版的法学关键刊物以及其他相关延伸刊物中发表的法理学研究成果后,本文把这些研究成果区分为基础理论和现实问题两部分加以综述.大致勾勒出本年度法理学前沿的轮廓:1.学术主体意识增强,学者们集体尝试建构中国式法理学,并正在成为世界法理学舞台上的生产者;2.对于中国立法、司法、执法等深层问题的解决方案何去何从,学术争鸣气氛浓郁;3.基础理论研究向纵深拓展;4.精准聚焦现实问题,回应了中国社会转型关键期呈现的各种法律理论问题和现实问题.     

就地热再生技术在路面病害处理中的应用

作为新兴的路面养护技术,沥青路面就地热再生技术具有显著的社会效益及经济效益.鉴于此,结合工程实例,针对路面出现的裂缝情况,对该路段路面采取就地热再生处理技术,以及时修复路面,避免雨水、雪水融化下渗破坏基层,并详细探讨该技术的实施过程.     

考虑潜在类别的市内机动化出行行为模型

为了研究出行者出行选择偏好的异质性和心理因素对出行选择行为的影响,通过验证性因子分析得到影响出行方式选择的心理潜变量;将求得的潜变量纳入潜在类别条件Logit模型,采用期望最大算法求解,得到样本潜在类别的数量和效用函数;最后,以广州市为例进行实证分析. 结果表明:潜在类别条件Logit模型对数据的拟合度高于传统的条件Logit模型;出行者可以划分为地铁偏好群体、小汽车偏好群体、常规公交偏好群体3个潜在类别,占比分别为42.5%、25.0%、32.5%;地铁偏好群体、公交偏好群体步行时间价值分别为1.2、1.3元/min,而小汽车偏好群体对步行持正面评价;地铁偏好群体、公交偏好群体的时间价值均为0.7元/min,小于小汽车偏好群体的车内时间价值（1.1元/min）;月收入是否大于10 000元、是否开车上班对出行者潜在类别划分具有显著影响;心理潜变量中,灵活性和可靠性对出行者潜在类别划分的影响显著,舒适性对潜在类别划分没有显著影响.      

青岛滨海公路桥梁台身开裂原因分析

对青岛市海滨公路北段K46＋883小桥进行了检测,通过调查分析研究了台身产生开裂的原因及其影响,并对处理措施提出了合理的建议。     

恢复生态学在青海高等级公路绿化中的应用研究

根据青海省内的自然地理条件,将恢复生态学中的生态因子限制原理、生态位学说、生态因子适应性原理以及群落演替原理应用到青海省高等级公路绿化中,制定出有针对性的绿化对策。实践证明,恢复生态学的理论对于指导青海省的公路绿化具有非常现实的意义。     

层次分析法在高校奖助学金评定中的应用

分析了高校奖助学金评定的常用方法及存在的问题,引入层次分析法,建立奖助学金评定的层次分析模型,解决了评定过程中各因素量化困难的问题,给出了合理的评定方案,操作简单易行。     

文体学视角与古代诗学辨体理论研究

中国文学史是一部文体形态演变发展的历史。立足于本土文学批评理论本身，借鉴西方文体形式批评的研究角度与思维方法，从文体学角度来研究古代诗学辨体理论，对于发掘与认识中国文学思想的民族特征，深化古代文学批评研究具有重大意义。     

EP_2在海马齿状回突触传递中的作用

目的 探讨EP_2在小鼠海马齿状回突触传递中的作用及其机制.方法 细胞外记录技术记录海马脑片穿通纤维-齿状回颗粒细胞突触的场兴奋性突触后电位(fEPSP).结果 ①EP_2的激动剂Butaprost增强海马齿状回突触传递和降低双脉冲比(paired-pulse ratio, PPR),此效应被EP_2的拮抗剂AH6809所阻断.②Forskolin单独或Forskolin+AH6809均可增强fEPSP的斜率.③EP_2增强突触效能的效应由PKA,ERK和IP_3途径介导.结论 多信号转导途径可能参与EP_2激活诱导的突触传递增强.