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目的:探讨在干旱条件下影响消化系传染病流行的关键气象因子,建立干旱地区消化系传染病的BP神经网络预测模型.方法:收集辽宁省朝阳市1981-1994年的气象资料和消化系传染病发病资料.利用SPSS15.0统计软件进行气象因素与消化系传染病发病率的相关分析.利用Matlab6.5软件构建BP人工神经网络模型,建立干旱地区消化系传染病的BP人工神经网络预测模型.结果:消化系传染病细菌性痢疾的发病率与年平均气压、平均降水量呈负相关(r=-0.770,-0.591,P=0.001,0.026),与平均蒸发量呈正相关(r=0.703,P=0.005).病毒性肝炎的发病率与年平均气压呈负相关(r=-0.570,P=0.033),与最高温度呈正相关(r=0.722,P=0.004).伤寒副伤寒的发病率与平均气压呈负相关(r=-0.713,P=0.004),与平均蒸发量和最高温度呈正相关(r=0.655,0.562,P=0.011,0.037).BP神经网络模型的拟合效果较好.细菌性痢疾、病毒性肝炎和伤寒副伤寒BP神经网络模型的预测精度分别为24.3%、3.5%和8.3%.结论:平均气压、平均蒸发量、平均降水量和最高温度与消化系传染病发病率关系较为密切.BP神经网络模型对干旱地区消化系传染病具有较高的拟合和预测能力,预测效果较好.