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BP人工神经网络模型在上海市感染性腹泻日发病例数预测中的应用
引用本文:黎健,顾君忠,毛盛华,肖文佳,金汇明,郑雅旭,王永明,胡家瑜.BP人工神经网络模型在上海市感染性腹泻日发病例数预测中的应用[J].中华流行病学杂志,2013,34(12):1198-1202.
作者姓名:黎健  顾君忠  毛盛华  肖文佳  金汇明  郑雅旭  王永明  胡家瑜
作者单位:200336 上海市疾病预防控制中心;华东师范大学计算机应用研究所;200336 上海市疾病预防控制中心;200336 上海市疾病预防控制中心;200336 上海市疾病预防控制中心;200336 上海市疾病预防控制中心;华东师范大学计算机应用研究所;200336 上海市疾病预防控制中心
基金项目:上海市公共卫生重点学科计划(12GWZX0101)
摘    要:目的 建立基于气象因素的上海市感染性腹泻逐H发病例数BP人工神经网络预测模型。方法 收集上海市2005-2008年感染性腹泻逐日发病例数与同期气象资料包括气温、相对湿度、降雨量、气压、日照时数、风速,通过SPearman相关分析选出与感染性腹泻相关的气象因素,用主成分分析(PCA)去除气象因素间的共线性影响。利用MatLabR2012b软件的神经网络工具箱建立感染性腹泻日发病例数的BP神经网络预测模型,并对拟合效果、外推预测能力和等级预报效果进行评价。结果 SPearman相关性分析显示,日感染性腹泻与前两天的日最高气温、最低气温、平均气温、最低相对湿度、平均相对湿度呈正相关(PP<0.01)。输入PCA提取的4个气象主成分构建BP神经网络预测模型,训练和预测样本平均绝对误差、均方根误差、相关系数、决定系数分别为4.7811、6.8921、0.7918、0.8418和5.8163、7.8062、0。7202、0.8180。模型预测值对2008年实际发病数的年平均误差率为5,30%,对感染性腹泻的等级预报正确率为95.63%+H26。结论 温度和气压对感染性腹泻日发病例数影响较大。BP神经网络模型的拟合及预测误差较小,预报正确率较高,预报效果理想。

关 键 词:感染性腹泻  气象因素  BP人工神经网络
收稿时间:2013/7/15 0:00:00

Preliminary application of Back-Propagation artificial neural network model on the predictionof infectious diarrhea incidence in Shanghai
Li Jian,Gu Junzhong,Mao Shenghu,Xiao Wenji,Jinhui Ming,Zheng Yaxu,Wang Yongming and Hujia Yu.Preliminary application of Back-Propagation artificial neural network model on the predictionof infectious diarrhea incidence in Shanghai[J].Chinese Journal of Epidemiology,2013,34(12):1198-1202.
Authors:Li Jian  Gu Junzhong  Mao Shenghu  Xiao Wenji  Jinhui Ming  Zheng Yaxu  Wang Yongming and Hujia Yu
Institution:Shanghai Municipal Centerfor Disease Control and Prevention, Shanghai 200336, Ch1na;Institute of Computer,Application, East Chirza Normal University;Shanghai Municipal Centerfor Disease Control and Prevention, Shanghai 200336, Ch1na;Shanghai Municipal Centerfor Disease Control and Prevention, Shanghai 200336, Ch1na;Shanghai Municipal Centerfor Disease Control and Prevention, Shanghai 200336, Ch1na;Shanghai Municipal Centerfor Disease Control and Prevention, Shanghai 200336, Ch1na;Institute of Computer,Application, East Chirza Normal University;Shanghai Municipal Centerfor Disease Control and Prevention, Shanghai 200336, Ch1na
Abstract:
Keywords:Infectious diarrhea  Meteorological factors  Back-Propagation artificial neuralnetwork
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