结合气象与经济因素应用长短期记忆网络模型预测郑州市手足口病的发病趋势

摘要：

目的 运用长短期记忆网络(LSTM)模型对郑州市手足口病(HFMD)的发病情况进行预测,为手足口病的防疫工作提供理论指导.方法 利用SPSS 26.0软件对HFMD发病数据和气象数据进行Spearman相关性分析,选取相关性较高的影响因素.使用Python 3.9软件建立LSTM神经网络.以2010年至2018年郑州市HFMD逐月发病数作为训练集,以2019年的发病数据作为测试集,建立6种LSTM模型.结果 加入气象因素与经济因素均能提高模型的预测精度,该模型在2019年测试集的平均绝对误差为231.92,均方根误差为273.54,均优于其他类型LSTM模型,并优于常用的差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型.结论 在LSTM模型中加入气象因素与经济因素能够提高预测精度,为HFMD的防控工作做出指导.

关键词：手足口病、长短期记忆网络、传染病预测

所属期刊栏目：52

分类号：R183.1(流行病学与防疫)

在线出版日期：2023-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：520-526