基于机器学习的山西省人间布鲁氏菌病的预测研究

布鲁氏菌病是一种人畜共患疾病,近年来山西省布鲁氏菌病的患病人数逐渐增多,且流行性强度大,发病范围较广,所以对于人间布鲁氏菌病的预测以及防控非常重要。从公共卫生数据中心官方网站收集了2010-2020年山西省人间布鲁氏菌病月发病信息,利用气象因素构建基于支持向量机、随机森林和深度神经网络3种机器学习模型的人间布鲁氏菌病发病率预测模型,用以预测并评估山西省人间布病疫情的变化趋势。结果表明气象因素与人间布病发病率存在显著相关性,且随机森林模型的预测最为准确。