基于反向传播神经网络模型的广东省登革热疫情预测研究

摘要：

目的 构建并校验基于反向传播(BP)神经网络的登革热疫情预测模型,为登革热疫情的防控工作提供方法参考.方法 基于登革热疫情资料和地理环境时空数据,分析登革热的时空分布特征及登革热病例空间自相关性,并采用Pearson相关系数对广州和佛山市(广佛)的登革热疫情及其影响因素进行相关性分析;然后利用Matlab 7.0软件完成BP神经网络预测模型的构建、训练和模拟.结果 2014年8-10月广佛地区登革热病例的空间分布中,发生本地病例数最高分别为90、386和456例/km2,疫情空间分布主要聚集在广佛交界处;广佛地区登革热本地疫情在1 km×1 km尺度上具有极显著的空间自相关性(P=0.001,Z=134.4025,全局Moran's I指数=0.6065);当月(8-10月)登革热本地病例疫情与上月(7-9月)疫情(本地病例与输入性病例)、气象(温度、湿度、降雨量)、社会(人口密度、城乡居民用地、林地、耕地)等多因素间存在不同程度的相关性;基于BP神经网络的登革热疫情预测模型的预测值与真实值相关系数为0.773,均方根误差为7.5220.结论 广佛地区的登革热疫情并非随机分布,具有明显的空间聚集性;登革热的发生受多种因素综合影响,基于BP神经网络模型可以有效地预测广佛地区登革热疫情的时空分布.

关键词：登革热、空间相关、影响因素、BP神经网络模型

所属期刊栏目：29

分类号：R181.3;S373.3+.3(流行病学与防疫)

资助基金：国家自然科学基金41571158;国家重点研发计划2016YFC1201305-03;资源与环境信息系统国家重点实验室自主创新项目O8R8B6A0YA

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：221-225