人工神经网络方法在南京呼吸系统疾病死亡人数预测中的应用
利用南京市2004-2009年呼吸系统疾病死亡病例和同期的气象资料,分析了气象因子(包括三种舒适度指数)与呼吸系统疾病死亡人数的相关性,通过BP神经网络建立了呼吸系统疾病死亡人数的预报模型,并对其效果进行评价.结果表明:气象因素及其变化与呼吸系统疾病死亡人数有密切的关系.建立的呼吸系统疾病死亡人数的神经网络预报模型结构为15-20-1(即有15个输入、20个隐含节点和1个输出),训练精度为0.005,训练了26步达到目的,预测准确率达80.11％.与其他统计预报方法相比较,该方法计算简便、误差较小、预测准确率高,对呼吸系统疾病死亡人数有较好的预测效果,为医疗气象预报提供了一种新方法,具有进一步的研究价值.
呼吸系统疾病 气象因子 死亡人数 预报模型 人工神经网络
张莹 李旭 王式功 尚可政
兰州大学大气科学学院 兰州730000
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2013-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）