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题名基于LSTM神经网络的喀什地区流腮预测模型
被引量:1
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作者
张志豪
周嘉琪
马国祥
曾婷
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机构
新疆医科大学医学工程技术学院
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出处
《现代电子技术》
2022年第19期127-132,共6页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目:喀什地区流行性腮腺炎传播机制及疾病定量防控策略研究(2020D01A10)。
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文摘
流行性腮腺炎(流腮)是一种好发于儿童的急性呼吸道传染病,流行病预测研究工作有助于为有关部门提供科学的辅助决策。以新疆喀什地区2005—2020年流腮病例为研究对象,完成了流行性病学特征分析,分析结果显示,11月为疾病高发时间段,月平均病例数达135例;喀什地区疏附县为病例高发地区,年平均病例达到219例。建立了基于长短期记忆(LSTM)神经网络的喀什地区的流腮预测模型,经过与梯度提升回归树(GBRT)模型对比,实验结果显示LSTM模型的预测精度更高,RMSE误差最小,数值为16.3。基于LSTM模型的流腮预测模型具有良好的预测能力,在实际应用中能够为有关部门提供一定的辅助决策支持。
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关键词
流腮预测模型
时间序列
LSTM神经网络
GBRT模型
流行病学特征分析
时间特征分析
空间特征分析
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Keywords
mumps prediction model
time series
LSTM neural network
GBRT model
epidemiological characteristic analysis
temporal characteristic analysis
spacial characteristic analysis
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分类号
TN919-34
[电子电信—通信与信息系统]
R183
[医药卫生—流行病学]
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