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基于滞后效应的多变量LSTM模型对儿童呼吸道疾病就诊人数的预测 被引量：1
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作者 秦佳杰 陈聪 +1 位作者 关静 刘薇 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1057-1064,1116,共9页
目的构建儿童常见呼吸道疾病日就诊人数的预测模型,分析未来就诊人数的变化趋势,为儿童常见呼吸道疾病的科学防控提供数据支撑。方法利用某医院2017年1月1日―2019年12月31日每日就诊病例及同期气象和大气污染物数据,采用分布滞后非线... 目的构建儿童常见呼吸道疾病日就诊人数的预测模型,分析未来就诊人数的变化趋势,为儿童常见呼吸道疾病的科学防控提供数据支撑。方法利用某医院2017年1月1日―2019年12月31日每日就诊病例及同期气象和大气污染物数据,采用分布滞后非线性模型(distribution lag nonlinear models,DLNM)分别分析日均气温及污染物浓度对春、秋季学期日就诊人数的影响及滞后效应,在此基础上构造多变量长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型对春、秋季学期日就诊人数进行预测。结果选取春、秋季学期日均气温的中位数进行研究,发现日均气温对秋季学期日就诊人数的影响滞后7 d其后持续约10 d,而对春季学期表现为即时效应且持续约4 d。结合滞后效应构造的多变量LSTM模型对春、秋季学期日就诊人数均能较好地预测,测试集上的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别为4.59%和4.77%。结论考虑滞后效应的多变量LSTM模型能够较准确地对儿童常见呼吸道疾病日就诊人数进行预测,为疾病的预防和控制提供科学依据。 展开更多
关键词 分布滞后非线性模型 多变量LSTM模型 儿童常见呼吸道疾病
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