人工神经网络在上海市肾综合征出血热发病率预测中的应用
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参见附件。
朱奕奕 上海市疾病预防控制中心;
【摘要】[目的]应用人工神经网络的方法开展上海市肾综合征出血热发病率的预测。[方法]采用广义回归神经网络和反向传播神经网络的方法,将上海市历史人群抗体阳性率、宿主动物的监测资料和气象数据作为训练样本进行上海市肾综合征出血热历史疫情拟合,并开展未来发病率的预测。[结果]两种人工神经网络方法可综合监测资料,对上海市散发的肾综合征出血热的发病率进行拟合和预测,广义回归神经网络方法的拟合和预测效果优于反向传播神经网络方法。[结论]人工神经网络方法可以用于上海市肾综合征出血热发病率的预测,上海市未来发病率可能保持在低水平。
【关键词】 肾综合征出血热 广义回归神经网络 反向传播神经网络
【分类号】R512.8
肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renalsyndrome,HFRS)影响因素多、流行广、病死率高,严重危害人民的生命和健康,属我国乙类传染病之一。HFRS是由鼠类传播的自然疫源性传染病,鼠的密度、出血热病毒的带毒情况等与该病的发生和传播有着密切的关联,而气候环境的相关因素
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摘要:[目的] 应用人工神经网络的方法开展上海市肾综合征出血热(HFRS)发病率的预测。[方法] 采用广义回归神经网络和反向传播神经网络的方法,将上海市历史人群抗体阳性率、宿主动物的监测资料和气象数据作为训练样本进行上海肾综合征出血热历史疫情拟和,并开展未来发病率的预测。[结果] 两种人工神经网络方法可综合监测资料,对上海市散发的肾综合征出血热的发病率进行拟合和预测,广义回归神经网络方法拟合和预测效果优于反向传播神经网络方法。[结论] 人工神经网络方法是可以用于开展上海市肾综合征出血热发病率预测的方法,上海市未来发病率可能保持在低水平。
关键词:肾综合征出血热,广义回归神经网络,反向传播神经网络
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