基于 Statistical Process Control 风险等级判定及神经网络模型构建珠海市传染病指数

• 作者: 周伴群 戴晓捷 尹锡玲 李德云 肖峻峰
• 来源期刊: 中国当代医药
• 学科: 医学
• 关键词: 传染病指数 统计过程控制 长短时记忆神经网络模型
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 预防医学
• 页码范围: 143-147,封4
• 页数: 6页
• 分类号: R725.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-4721.2022.05.038

摘要

目的 建立珠海市传染病指数预报模型,为传染病风险预测预报提供思路.方法 利用统计过程控制(SPC)的控制下限、中线和控制上限划分全市2014-2017年以周次为时间计量单位的流感样病例比例、手足口病及其他感染性腹泻发病率的风险等级(布雷图指数采用5、10、20判定).运用长短时记忆神经网络模型(LSTM)和自回归移动平均模型(ARIMA)对2018年15～19周数据进行预测.计算传染病指数并将预测值与实际值对比进而评估预测一致性.结果 珠海市手足口病发病率LSTM模型中,测试集MSE为9.0441,RMSE为3.0073,训练集MSE为1.1812,RMSE为1.0868.其余模型在训练集和测试集均表现良好,没有出现过拟合现象.风险指数等级预测与实际值对比,预测一致率为96.0％.结论 利用SPC划分风险等级,运用LSTM等构建传染病指数预测模型可行.