北京急性脑血管疾病与气象要素的关系及预测
基于2006年1月至2010年12月北京市120急救中心的逐日脑血管急症接诊病例数据资料,首先探讨北京市急性脑血管疾病与气象要素的关系,选取不同季节的影响因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为4个级别,并采用人工神经元网络方法(ANN)分别建立了北京市不同季节的急性脑血管疾病预测模型.研究结果表明:(1)急性脑血管疾病发病人数存在明显的季节性变化和日变化特征,冬春季发病人数高于夏秋季,发病主要集中在早晨到中午的9:00-14:00时;(2)发病人数相对于气象要素存在明显的滞后效应,夏季、冬秋季发病分别与高温高湿、冷空气活动有关;(3)脑血管疾病预测模型通过对新样本进行预报,除夏季外,完全准确率高于30％,预报误差≤±1级的准确率高于60％,研究成果对于预防急性脑血管疾病发病和调度120急救车辆等应急措施具有较好的科学参考价值.
脑血管疾病 气象要素 预测模型 人工神经元网络
闵晶晶 丁德平 李津 张德山 彭丽
北京市气象服务中心 北京 100089 上海市城市环境气象中心 上海 200135;上海市气象与健康重点实验室 上海,200030
国内会议
南京
中文
1-7
2013-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）