多层感知器神经网络在手足口病预测模型中的应用
郑广勇1
蔡剑2
1.浙江省象山县疾病预防控制中心,浙江象山3157002.浙江省疾病预防控制中心
摘要：目的 研究多层感知器神经网络手足口病预测的应用,为手足口病预测提供依据.方法 选取浙江省2008年5月1日-2018年6月30日的发病数,利用SPSS 22.0建立多层感知器神经网络模型,变量选择“发病数”,分类变量选择“发病年”“发病月”指标,协变量选择“前1周同期发病数”,比较实际发病与预测值的差异,用平均误差率(MPAE)对模型进行检验.结果 构建的神经网络最优模型为24-9-7-1,即模型输入层含24个神经元,隐藏2层,分别含9个和7个神经元,输出层含1个神经元.手足口病预测发病数的自变量重要性依次是“前1周同期发病数”“发病月”“发病年”,模型预测值与实际值相关系数r =0.99,平均误差率(MPAE) 13.37％.结论 多层感知器神经网络模型预测手足口病发病情况有一定的可行性,能提供预测指标的重要性权重,“前1周同期发病数”是预测较好的指标,但预测指标合理选择和结果准确性方面有进一步提高的空间.
关键词：神经网络手足口病模型
分类号：R181.3(流行病学与防疫)R512.5(传染病)
论文发表日期：2020-02-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 67-69,73 )
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