基于滞后效应的多变量LSTM模型对儿童呼吸道疾病就诊人数的预测

摘要：

目的 构建儿童常见呼吸道疾病日就诊人数的预测模型,分析未来就诊人数的变化趋势,为儿童常见呼吸道疾病的科学防控提供数据支撑.方法 利用某医院2017年1月1日-2019年12月31日每日就诊病例及同期气象和大气污染物数据,采用分布滞后非线性模型(distri-bution lag nonlinear models,DLNM)分别分析日均气温及污染物浓度对春、秋季学期日就诊人数的影响及滞后效应,在此基础上构造多变量长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型对春、秋季学期日就诊人数进行预测.结果 选取春、秋季学期日 均气温的中位数进行研究,发现日均气温对秋季学期日就诊人数的影响滞后7 d其后持续约10 d,而对春季学期表现为即时效应且持续约4 d.结合滞后效应构造的多变量LSTM模型对春、秋季学期日就诊人数均能较好地预测,测试集上的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别为 4.59％和 4.77％.结论 考虑滞后效应的多变量LSTM模型能够较准确地对儿童常见呼吸道疾病日就诊人数进行预测,为疾病的预防和控制提供科学依据.

关键词：分布滞后非线性模型、多变量LSTM模型、儿童常见呼吸道疾病

所属期刊栏目：26

分类号：R181;R179(流行病学与防疫)

资助基金：国家自然科学基金;天津市自然科学基金

在线出版日期：2022-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1057-1064,1116