【摘 要】
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目的 建立基于气象因素的上海市感染性腹泻逐日发病例数BP人工神经网络预测模型.方法 收集上海市2005-2008年感染性腹泻逐日发病例数与同期气象资料包括气温、相对湿度、降雨量、气压、日照时数、风速,通过Spearman相关分析选出与感染性腹泻相关的气象因素,用主成分分析(PCA)去除气象因素间的共线性影响.利用MatLab R2012b软件的神经网络工具箱建立感染性腹泻日发病例数的BP神经网络预
【机 构】
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200336上海市疾病预防控制中心,华东师范大学计算机应用研究所,200336上海市疾病预防控制中心,200336上海市疾病预防控制中心,200336上海市疾病预防控制中心,200336上海市疾病预防
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目的 建立基于气象因素的上海市感染性腹泻逐日发病例数BP人工神经网络预测模型.方法 收集上海市2005-2008年感染性腹泻逐日发病例数与同期气象资料包括气温、相对湿度、降雨量、气压、日照时数、风速,通过Spearman相关分析选出与感染性腹泻相关的气象因素,用主成分分析(PCA)去除气象因素间的共线性影响.利用MatLab R2012b软件的神经网络工具箱建立感染性腹泻日发病例数的BP神经网络预测模型,并对拟合效果、外推预测能力和等级预报效果进行评价.结果 Spearman相关性分析显示,日感染性腹泻与前两天的日最高气温、最低气温、平均气温、最低相对湿度、平均相对湿度呈正相关(P＜0.01),与前两天的日平均气压呈负相关(P＜0.01).输入PCA提取的4个气象主成分构建BP神经网络预测模型,训练和预测样本平均绝对误差、均方根误差、相关系数、决定系数分别为4.7811、6.8921、0.7918、0.8418和5.8163、7.8062、0.7202、0.8180.模型预测值对2008年实际发病数的年平均误差率为5.30％,对感染性腹泻的等级预报正确率为95.63％.结论 温度和气压对感染性腹泻日发病例数影响较大.BP神经网络模型的拟合及预测误差较小,预报正确率较高,预报效果理想。
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