人工神经网络在呼吸系统疾病急诊就诊人数预报中的应用

• 作者: 尚可政 张莹 王式功 程一帆
• 来源期刊: 兰州大学学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 呼吸系统 气象因子 人工神经网络 预报模型
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: ? 气象环境与人体健康(主持人：王式功) ?
• 页码范围: 75-79
• 页数: 5页
• 分类号: R56
• 字数: 4429字
• 语种: 中文

摘要

利用北京市2009-2011年呼吸系统疾病急诊就诊人数资料和同期的气象资料及污染资料，分析了气象因素及污染物分别与上感、下感急诊就诊人数的相关性，在此基础上，通过BP人工神经网络分别建立了上感和下感急诊就诊人数的预报模型，并对其效果进行评价.结果表明：气象因素和污染物与上感、下感的发病有密切的关系；建立的上感、下感就诊急诊人数的神经网络预报模型结构分别为13-7-1(即有13个输入、7个隐含节点和1个输出)和13-6-1(即有13个输入、6个隐含节点和1个输出)，预测准确率分别为77.11%和75.57%.与统计预报方法相比较，该方法计算简便、误差较小、预测准确率高，对上感和下感急诊人数有较好的预测效果，为医疗气象预报提供了一种新方法，具有进一步的研究价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尚可政	兰州大学大气科学学院甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室	134	2714	27.0	46.0
2	王式功	兰州大学大气科学学院甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室	254	5026	36.0	58.0
3	张莹	兰州大学大气科学学院甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室	35	191	9.0	12.0
4	程一帆	兰州大学大气科学学院甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室	11	83	6.0	8.0