【摘 要】
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目的:运用神经网络模型(BP-ANN)的研究方法,研究评价阜南县气象要素对居民呼吸系统疾病住院人数的影响,并对疾病发病人数进行预测。方法:采用卡方检验和Spearman方法,分析阜
【机 构】
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兰州大学大气科学学院气象环境与人体健康研究中心; 成都信息工程大学大气科学学院;
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目的:运用神经网络模型(BP-ANN)的研究方法,研究评价阜南县气象要素对居民呼吸系统疾病住院人数的影响,并对疾病发病人数进行预测。方法:采用卡方检验和Spearman方法,分析阜南县2013年1月1日到2016年12月31日的气象要素和呼吸系统住院人数之间的相关性,并对呼吸系统住院患者按年龄性别做分析;利用基于Matlab平台的BP-ANN建立了气象因素-呼吸系统疾病预测模型。结果:呼吸系统疾病在男性中高发,主要发病为婴幼儿(0—3岁)和老年(71-84岁)呼吸系统疾病与温度、湿度、气压都有一定的相关性。在BP-ANN预测中,预测数据和检测数据之间的相关系数(r)最大为0.7316。结论:阜南地区气象因素对呼吸系统发病有一定影响,BP-ANN模型是一种研究气象要素对呼吸系统疾病影响的有效模型。
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