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目的 探讨手足口病发病与气象因素的关系,建立手足口病发病的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,并评价拟合效果.方法 收集2010-2013年上海市宝山区的气象资料和手足口病的发病资料.利用SPSS 16.0统计软件进行气象因素与手足口病周发病数的相关分析,利用Matlab 6.5软件构建手足口病与气象因素的BP人工神经网络模型.结果 手足口病的周发病数与同1周的周平均气温、周最高气温和周最低气温均呈正相关,与周平均气压呈负相关(均有P <0.05).手足口病的周发病数与前1周的周平均气温、周最高气温、周最低气温和周平均湿度均呈正相关,与周平均气压呈负相关(均有P<0.05).BP神经网络模型的拟合结果显示,用同1周的气象因素资料建立的BP神经网络模型,手足口病发病数回代值的平均误差率MER=2.85%、R2=0.87,用前1周的气象因素资料,手足口病发病数回代值的平均误差率MER=1.57%、R2 =0.93.结论 气温、平均气压和平均湿度对手足口病的发病影响较大,应用前1个周的气象资料建立的BP神经网络模型对手足口病具有很好的拟合和预测能力.

作者:向伦辉;袁国平;杨兴堂;朱敏

来源:中华疾病控制杂志 2015 年 19卷 2期

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作者:
向伦辉;袁国平;杨兴堂;朱敏
来源:
中华疾病控制杂志 2015 年 19卷 2期
标签:
手足口病 气象因素 神经网络(计算机) Hand, foot and mouth disease Meteorological factors Neural networks(computer)
目的 探讨手足口病发病与气象因素的关系,建立手足口病发病的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,并评价拟合效果.方法 收集2010-2013年上海市宝山区的气象资料和手足口病的发病资料.利用SPSS 16.0统计软件进行气象因素与手足口病周发病数的相关分析,利用Matlab 6.5软件构建手足口病与气象因素的BP人工神经网络模型.结果 手足口病的周发病数与同1周的周平均气温、周最高气温和周最低气温均呈正相关,与周平均气压呈负相关(均有P <0.05).手足口病的周发病数与前1周的周平均气温、周最高气温、周最低气温和周平均湿度均呈正相关,与周平均气压呈负相关(均有P<0.05).BP神经网络模型的拟合结果显示,用同1周的气象因素资料建立的BP神经网络模型,手足口病发病数回代值的平均误差率MER=2.85%、R2=0.87,用前1周的气象因素资料,手足口病发病数回代值的平均误差率MER=1.57%、R2 =0.93.结论 气温、平均气压和平均湿度对手足口病的发病影响较大,应用前1个周的气象资料建立的BP神经网络模型对手足口病具有很好的拟合和预测能力.