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季风转换对深圳地区呼吸系统疾病的影响及预测研究
1
作者
吴
千
鹏
尹立
+4 位作者
李兴荣
孙羽
黄开龙
苏春芳
王式功
《沙漠与绿洲气象》
2023年第6期32-40,共9页
利用深圳地区2015—2016年呼吸系统疾病就诊人数资料及同期气象和污染物资料,并运用BP人工神经网络和LSTM网络构建呼吸系统疾病就诊人数预测模型。结果显示:每年9月开始,冬季风的冷胁迫效应使相关人群呼吸系统疾病发病人数波动式增加,...
利用深圳地区2015—2016年呼吸系统疾病就诊人数资料及同期气象和污染物资料,并运用BP人工神经网络和LSTM网络构建呼吸系统疾病就诊人数预测模型。结果显示:每年9月开始,冬季风的冷胁迫效应使相关人群呼吸系统疾病发病人数波动式增加,直至次年冬季风向夏季风转换前的3月发病人数达到峰值;夏季风控制期间当地居民呼吸系统疾病发病人数呈波动式减少,比峰值期间减少35%;在不同季风控制期间不同呼吸系统疾病其主控因素也不相同;对比两种预测模型,总体上LSTM网络预报模型对深圳下呼吸道疾病风险预测准确率更高,可以满足健康气象预报服务业务需求。
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关键词
季风转换
呼吸系统疾病
气象与污染条件
人工神经网络
LSTM网络
预测模型
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职称材料
基于机器学习的两个代表城市上呼吸道感染与气象要素关系及其发病风险预测研究
被引量：
2
2
作者
郑甲炜
王式功
+4 位作者
尹立
吴
千
鹏
张祥健
杨燕
黄开龙
《沙漠与绿洲气象》
2023年第4期160-168,共9页
选取华南地区深圳市、西南地区攀枝花市2个不同气候区的当地医院上呼吸道感染发病逐日就诊病例数据和同期气象数据,采用随机森林方法和RNN(Recurrent neural network)深度学习方法,通过对两地上呼吸道感染发病特征及其与气象条件关系进...
选取华南地区深圳市、西南地区攀枝花市2个不同气候区的当地医院上呼吸道感染发病逐日就诊病例数据和同期气象数据,采用随机森林方法和RNN(Recurrent neural network)深度学习方法,通过对两地上呼吸道感染发病特征及其与气象条件关系进行研究,分别构建了两地上呼吸道感染发病风险预测模型。结果表明:(1)深圳市上呼吸道感染就诊人数峰值出现在6—8月,谷值出现在1—2月,呈现以热不舒适的效应为主;而攀枝花市上呼吸道感染就诊人数峰值出现在11月—次年1月,谷值出现在3—7月,呈现以冷不舒适效应为主。(2)逐日平均气温的变化对两地上呼吸道感染发病的影响最明显,当日平均气温>25℃或者<10℃时,两地上呼吸道感染发病风险明显上升。(3)日平均风速影响次之,它与日平均相对湿度和日平均气温一起,通过对气候舒适度产生影响,进而影响人群上呼吸道感染发病情况。(4)在上呼吸道感染与气象要素关联性分析及预测方法优选的基础上,基于RNN深度学习方法构建的两城市上呼吸道感染发病风险预测模型,可为当地相关疾病风险预测及防控提供重要科技支持。
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关键词
上呼吸道感染
气象条件
滞后响应关系
随机森林模型
RNN深度学习模型
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职称材料
题名
季风转换对深圳地区呼吸系统疾病的影响及预测研究
1
作者
吴
千
鹏
尹立
李兴荣
孙羽
黄开龙
苏春芳
王式功
机构
成都信息工程大学大气科学学院/环境气象与健康研究院
攀枝花市中心医院气象医学研究中心
深圳市气象局
海南省第二人民医院气候医学研究中心
汕头市气象局
出处
《沙漠与绿洲气象》
2023年第6期32-40,共9页
基金
攀枝花市科学技术局创新中心建设项目(2021ZX-5-1)
2021年省级科技计划转移支付专项资金项目(21ZYZF-S-01)
+1 种基金
中国气象局西南区域气象中心创新团队基金(XNQYCXTD-202203)
2021年度第二批攀枝花市市级科技计划项目(2021CY-S-4)。
文摘
利用深圳地区2015—2016年呼吸系统疾病就诊人数资料及同期气象和污染物资料,并运用BP人工神经网络和LSTM网络构建呼吸系统疾病就诊人数预测模型。结果显示:每年9月开始,冬季风的冷胁迫效应使相关人群呼吸系统疾病发病人数波动式增加,直至次年冬季风向夏季风转换前的3月发病人数达到峰值;夏季风控制期间当地居民呼吸系统疾病发病人数呈波动式减少,比峰值期间减少35%;在不同季风控制期间不同呼吸系统疾病其主控因素也不相同;对比两种预测模型,总体上LSTM网络预报模型对深圳下呼吸道疾病风险预测准确率更高,可以满足健康气象预报服务业务需求。
关键词
季风转换
呼吸系统疾病
气象与污染条件
人工神经网络
LSTM网络
预测模型
Keywords
monsoon transition
respiratory diseases
meteorological and pollution conditions
artificial neural network
LSTM network
prediction model
分类号
P49 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于机器学习的两个代表城市上呼吸道感染与气象要素关系及其发病风险预测研究
被引量：
2
2
作者
郑甲炜
王式功
尹立
吴
千
鹏
张祥健
杨燕
黄开龙
机构
成都信息工程大学大气科学学院/环境气象与健康研究院
中国气象局兰州干旱气象研究所
中国气象局—成都信息工程大学气象环境与健康联合实验室
攀枝花市中心医院气象医学研究中心
汕头市气象局
出处
《沙漠与绿洲气象》
2023年第4期160-168,共9页
基金
海南省南海气象防灾减灾重点实验室开放基金项目(SCSF202007)
2021年省级科技计划转移支付专项资金项目(21ZYZF-S-01)
+2 种基金
攀枝花市科学技术局创新中心建设项目(2021ZX-5-1)
2020年度第三批攀枝花市市级科技计划项目(2020CY-S-5)
2021年度第二批攀枝花市市级科技计划项目(2021CY-S-4)。
文摘
选取华南地区深圳市、西南地区攀枝花市2个不同气候区的当地医院上呼吸道感染发病逐日就诊病例数据和同期气象数据,采用随机森林方法和RNN(Recurrent neural network)深度学习方法,通过对两地上呼吸道感染发病特征及其与气象条件关系进行研究,分别构建了两地上呼吸道感染发病风险预测模型。结果表明:(1)深圳市上呼吸道感染就诊人数峰值出现在6—8月,谷值出现在1—2月,呈现以热不舒适的效应为主;而攀枝花市上呼吸道感染就诊人数峰值出现在11月—次年1月,谷值出现在3—7月,呈现以冷不舒适效应为主。(2)逐日平均气温的变化对两地上呼吸道感染发病的影响最明显,当日平均气温>25℃或者<10℃时,两地上呼吸道感染发病风险明显上升。(3)日平均风速影响次之,它与日平均相对湿度和日平均气温一起,通过对气候舒适度产生影响,进而影响人群上呼吸道感染发病情况。(4)在上呼吸道感染与气象要素关联性分析及预测方法优选的基础上,基于RNN深度学习方法构建的两城市上呼吸道感染发病风险预测模型,可为当地相关疾病风险预测及防控提供重要科技支持。
关键词
上呼吸道感染
气象条件
滞后响应关系
随机森林模型
RNN深度学习模型
Keywords
upper airway cough syndrome
mteorological elements
lagged effect
random forest model
RNN model
分类号
P49 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
季风转换对深圳地区呼吸系统疾病的影响及预测研究
吴
千
鹏
尹立
李兴荣
孙羽
黄开龙
苏春芳
王式功
《沙漠与绿洲气象》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的两个代表城市上呼吸道感染与气象要素关系及其发病风险预测研究
郑甲炜
王式功
尹立
吴
千
鹏
张祥健
杨燕
黄开龙
《沙漠与绿洲气象》
2023
2
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职称材料
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