【摘 要】
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目的 以武汉市某区域居民的健康档案数据为本次的研究对象,通过数据分析建立基于BP神经网络的高血压预测模型,进而预测收缩压（SBP）和舒张压（DBP）值,为高血压诊断和决策提供支持和
【机 构】
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武汉市卫生计生信息中心,武汉科技大学机械自动化学院工业工程系
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目的 以武汉市某区域居民的健康档案数据为本次的研究对象,通过数据分析建立基于BP神经网络的高血压预测模型,进而预测收缩压（SBP）和舒张压（DBP）值,为高血压诊断和决策提供支持和依据。方法获取数据并对其进行预处理,经过统计分析选取了影响高血压患病的7个显著因素：性别、年龄、文化程度、体质指数、腰臀比、饮酒年限和日平均运动时间,建立神经网络预测模型,并对模型进行测试和学习。结果 模型预测误差为6.4%,DBP预测平均误差为-0.849,SBP平均误差为1.201。结论 该模型具有较好的预测效果,能够对正常
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