基于LSTM神经网络的喀什地区流腮预测模型

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：45

分类号：TN919-34;R183

资助基金：新疆自治区自然科学基金2020D01A10

在线出版日期：2022-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：127-132