皖南山区流行性腮腺炎发病趋势的智能预测模型

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皖南山区流行性腮腺炎发病趋势的智能预测模型

周其宏, 冯晓明, 汪银, 汪攀文, 宁玲, 王小红

文章导航 > 中华疾病控制杂志 > 2010 > 14(8): 739-741

周其宏, 冯晓明, 汪银, 汪攀文, 宁玲, 王小红. 皖南山区流行性腮腺炎发病趋势的智能预测模型[J]. 中华疾病控制杂志, 2010, 14(8): 739-741.

引用本文:

周其宏, 冯晓明, 汪银, 汪攀文, 宁玲, 王小红. 皖南山区流行性腮腺炎发病趋势的智能预测模型[J]. 中华疾病控制杂志, 2010, 14(8): 739-741.

周其宏, 冯晓明, 汪银, 汪攀文, 宁玲, 王小红. 皖南山区流行性腮腺炎发病趋势的智能预测模型[J]. 中华疾病控制杂志, 2010, 14(8): 739-741.

引用本文:

周其宏, 冯晓明, 汪银, 汪攀文, 宁玲, 王小红. 皖南山区流行性腮腺炎发病趋势的智能预测模型[J]. 中华疾病控制杂志, 2010, 14(8): 739-741.

皖南山区流行性腮腺炎发病趋势的智能预测模型

1. 池州市疾病预防控制保健中心
2. 贵池区疾病预防控制中心
3. 池州市气象局

中图分类号: R512.1
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出版历程

摘要: 目的建立皖南山区流行性腮腺炎（简称流腮）发病率智能预测模型,以提高预警能力。方法借助Matlab6.5软件中的神经网络工具箱,以安徽省池州市2005-2008年间的月平均气温、月平均相对湿度、月日照时间、月疫苗使用量和上月流腮发病率5个指标作为输入向量,同期流腮月发病率为目标向量,利用优化的levenberg-marquardt算法建立BP神经网络预测模型,并对模型进行验证。结果以2009年1月～2010年4月数据为测试样本提供给已建立的5×11×1结构的BP网络模型进行仿真预测,与实际发病率很好吻合,其误差均衡地分布在0值附近,表明该模型预测能力良好。结论利用BP网络进行疾病趋势预测,可获得更好的预测效果,且对资料的类型和分布不作任何限制,是一种全新的流行病学预测方法,其应用前景广阔。
- 流行性腮腺炎 /
- 发病率 /
- 预测

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