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[目的]运用BP人工神经网络模型模拟中国人肺一氧化碳弥散量参考值的地理分布,为肺一氧化碳弥散量参考值的标准提供科学依据.[方法]搜集了中国用单次呼吸法测定68个单位的15 549例健康男性和65个单位的11 650例健康女性的肺一氧化碳弥散量参考值.运用相关分析的方法研究了其与海拔高度(X1),年日照时数(X2),年平均相对湿度(X3),年平均气温(X4),年降水量(X5)和气温年较差(X6)的关系.[结果]六项地理因素与中国人肺一氧化碳弥散量参考值有显著的相关性(男性P=0.001,女性P=0.000).通过5层神经网络,经过500次至3 000次自学习,建立中国人肺一氧化碳弥散量参考值与海拔高度、年日照时数、年平均相对湿度、年平均气温、年降水量、气温年较差等要素间的非线性、复杂性关系特征模型,并用Arcgis软件中的空间差值内插出中国人肺一氧化碳弥散量参考值的空间趋势分布图. [结论]海拔高度是影响中国人肺一氧化碳弥散量参考值最主要的因素,随着海拔高度的增加,中国人肺一氧化碳弥散量参考值也在增加;年日照数也与中国人肺一氧化碳弥散量参考值成正相关关系;而年平均相对湿度、年平均气温、年降水量和气温年较差与其成负相关关系.

作者:何进伟;葛淼;曹利霞;王欣;闫燕春;崔致远;王志奎

来源:中山大学学报(医学科学版) 2009 年 30卷 3期

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作者:
何进伟;葛淼;曹利霞;王欣;闫燕春;崔致远;王志奎
来源:
中山大学学报(医学科学版) 2009 年 30卷 3期
标签:
肺弥散量 地理因素 人工神经网络 空间分析
[目的]运用BP人工神经网络模型模拟中国人肺一氧化碳弥散量参考值的地理分布,为肺一氧化碳弥散量参考值的标准提供科学依据.[方法]搜集了中国用单次呼吸法测定68个单位的15 549例健康男性和65个单位的11 650例健康女性的肺一氧化碳弥散量参考值.运用相关分析的方法研究了其与海拔高度(X1),年日照时数(X2),年平均相对湿度(X3),年平均气温(X4),年降水量(X5)和气温年较差(X6)的关系.[结果]六项地理因素与中国人肺一氧化碳弥散量参考值有显著的相关性(男性P=0.001,女性P=0.000).通过5层神经网络,经过500次至3 000次自学习,建立中国人肺一氧化碳弥散量参考值与海拔高度、年日照时数、年平均相对湿度、年平均气温、年降水量、气温年较差等要素间的非线性、复杂性关系特征模型,并用Arcgis软件中的空间差值内插出中国人肺一氧化碳弥散量参考值的空间趋势分布图. [结论]海拔高度是影响中国人肺一氧化碳弥散量参考值最主要的因素,随着海拔高度的增加,中国人肺一氧化碳弥散量参考值也在增加;年日照数也与中国人肺一氧化碳弥散量参考值成正相关关系;而年平均相对湿度、年平均气温、年降水量和气温年较差与其成负相关关系.