| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 绪论 | 第10-16页 |
| 1、艾滋病的定义 | 第10页 |
| 2、艾滋病的三大传播途径 | 第10-11页 |
| 4、全球HIV/AIDS现况 | 第11页 |
| 5、我国HIV/AIDS现况 | 第11页 |
| 6、邵阳市艾滋病分析的背景 | 第11-12页 |
| 7、统计预测的概念及思路 | 第12页 |
| 8、关于艾滋病预测的模型 | 第12-13页 |
| 9、ARIMA模型介绍 | 第13页 |
| 10、BP神经网络模型介绍 | 第13页 |
| 11、国内外组合模型预测流行病现况 | 第13页 |
| 12、统计分析及统计预测邵阳市艾滋病疫情的意义 | 第13-16页 |
| 第2章 邵阳市 2004—2013年艾滋病流行特征分析 | 第16-28页 |
| 1.研究目的和意义 | 第16页 |
| 2.研究内容 | 第16页 |
| 3.资料来源和分析方法 | 第16页 |
| 4.结果 | 第16-23页 |
| 4.1 时间分布 | 第16-18页 |
| 4.2 人群分布 | 第18-22页 |
| 4.3 地区分布 | 第22-23页 |
| 5 讨论 | 第23-27页 |
| 6 结论 | 第27-28页 |
| 第3章 ARIMA-BP组合模型在AIDS预测中的作用 | 第28-38页 |
| 1.材料与方法 | 第29-31页 |
| 1.1 资料来源 | 第29页 |
| 1.2 方法 | 第29页 |
| 1.3 模型的基本原理 | 第29-30页 |
| 1.4 模型实现 | 第30-31页 |
| 2．结果 | 第31-35页 |
| 2.1 ARIMA模型的建立 | 第31-33页 |
| 2.2 ARIMA与BP神经网络组合模型的建立 | 第33-34页 |
| 2.3 ARIMA模型与ARIMA-BP组合模型的预测效果比较： | 第34-35页 |
| 3．讨论 | 第35-37页 |
| 3.1 人工神经网络在艾滋病疫情模型设计中的应用 | 第35页 |
| 3.2 ARIMA模型与组合模型预测的特点 | 第35-36页 |
| 3.3 组合模型的预测优势 | 第36页 |
| 3.4 应用模型进行艾滋病病发病预测中的体会 | 第36-37页 |
| 4 结论 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 综述 | 第42-48页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
