| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·传染病预测模型研究意义与背景 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-10页 |
| ·国内相关研究 | 第8-9页 |
| ·国外相关研究 | 第9-10页 |
| ·文章结构与工作安排 | 第10-12页 |
| 第二章 数据的预处理 | 第12-20页 |
| ·数据准备 | 第12-14页 |
| ·处理的原则 | 第12页 |
| ·处理方法 | 第12-14页 |
| ·基于三次样条插值的缺失数据处理 | 第14-20页 |
| ·三次样条插值 | 第15-18页 |
| ·基于三次样条插值的缺失数据处理 | 第18-20页 |
| 第三章 传染病预测模型 | 第20-28页 |
| ·经典预测模型分类 | 第20-23页 |
| ·基于微分方程模型预测方法 | 第20-22页 |
| ·灰色预测模型 | 第22-23页 |
| ·传染病预测的基本时间序列模型 | 第23-28页 |
| ·预测方法 | 第23-24页 |
| ·滑动平均模型 | 第24-25页 |
| ·指数平滑模型预测方法 | 第25-26页 |
| ·趋势外推法预测模型 | 第26-28页 |
| 第四章 基于ARMA模型的传染病发展趋势预测 | 第28-39页 |
| ·ARMA模型发展 | 第28页 |
| ·ARMA模型原理 | 第28-32页 |
| ·预期、平稳性和遍历性 | 第28-29页 |
| ·移动平均过程 | 第29-30页 |
| ·自回归过程 | 第30-31页 |
| ·自回归移动平均过程 | 第31-32页 |
| ·基于ARIMA模型的传染病发展趋势预测与分析 | 第32-39页 |
| ·数据采集 | 第32页 |
| ·时间序列模型预测方法对比 | 第32-35页 |
| ·不同类型传染病的ARIMA模型预测结果对比分析 | 第35-39页 |
| 第五章 基于ARIMA乘积季节模型的传染病发展趋势预测 | 第39-46页 |
| ·ARIMA乘积季节模型 | 第39页 |
| ·ARIMA乘积季节模型建模 | 第39-42页 |
| ·数据预处理 | 第39-40页 |
| ·模型识别、定阶与参数估计 | 第40-42页 |
| ·模型诊断检验 | 第42页 |
| ·基于ARIMA乘积季节模型的传染病预测分析 | 第42-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第51页 |