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利用《中国疾病预防控制信息系统》获取2008-2015年全国肺结核疫情相关数据作为初始数据序列,使用灰色预测方法中的GM(1,1)模型对2016 2021年肺结核疫情相关数据进行预测,在此基础上使用自组织映射(self organizing maps,SOM)神经网络方法对预测结果进行聚类分析.依据灰色预测模型及2008 2015年肺结核疫情相关数据,预测得到2016-2021年全国及31个省(自治区、直辖市;不包括我国台湾、香港和澳门地区,下同)的发病数和发病率.根据预测结果,进一步利用SOM神经网络方法将全国31个省(自治区、直辖市)聚类成4个不同层次,重视程度从高到低依次分为第1类类中心序列(包括青海、西藏和新疆)、第2类类中心序列(包括黑龙江、湖南、广西、海南和贵州)、第3类类中心序列(包括辽宁、安徽、江西、河南、湖北、广东、重庆、四川、云南和陕西)和第4类类中心序列(包括北京、天津、河北、山西、内蒙古、吉林、上海、江苏、浙江、福建、山东、甘肃和宁夏).研究认为,由灰色预测方法得出未来6年肺结核疫情呈下降趋势,可根据聚类所得的结果,针对不同类型的地区,适时调整防治策略,调配防治力量.

作者:薛亚妮;张梅;李存龙

来源:中国防痨杂志 2019 年 41卷 7期

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薛亚妮;张梅;李存龙
来源:
中国防痨杂志 2019 年 41卷 7期
标签:
结核,肺 信息系统 模型,统计学 神经网络(计算机) 预测 聚类分析
利用《中国疾病预防控制信息系统》获取2008-2015年全国肺结核疫情相关数据作为初始数据序列,使用灰色预测方法中的GM(1,1)模型对2016 2021年肺结核疫情相关数据进行预测,在此基础上使用自组织映射(self organizing maps,SOM)神经网络方法对预测结果进行聚类分析.依据灰色预测模型及2008 2015年肺结核疫情相关数据,预测得到2016-2021年全国及31个省(自治区、直辖市;不包括我国台湾、香港和澳门地区,下同)的发病数和发病率.根据预测结果,进一步利用SOM神经网络方法将全国31个省(自治区、直辖市)聚类成4个不同层次,重视程度从高到低依次分为第1类类中心序列(包括青海、西藏和新疆)、第2类类中心序列(包括黑龙江、湖南、广西、海南和贵州)、第3类类中心序列(包括辽宁、安徽、江西、河南、湖北、广东、重庆、四川、云南和陕西)和第4类类中心序列(包括北京、天津、河北、山西、内蒙古、吉林、上海、江苏、浙江、福建、山东、甘肃和宁夏).研究认为,由灰色预测方法得出未来6年肺结核疫情呈下降趋势,可根据聚类所得的结果,针对不同类型的地区,适时调整防治策略,调配防治力量.