【摘 要】
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目的建立气象因素与疟疾的智能神经网络预测模型.方法利用Matlab 6.1软件中的神经网络工具箱,根据预实验结果,利用云南省红河地区1994～1999年月平均气压、月平均气温、月最高气温、月最低气温、月降水量、月降水日数、月平均相对湿度、月蒸发量、月日照时数等气象数据与疟疾发病率等级数据建立反向传播网络(BP网络)预测模型,并对模型进行验证.结果神经网络经100次学习和训练,训练误差从3.236
【机 构】
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100076,北京,空军后勤部卫生防疫队疾病监控室,第三军医大学流行病学教研室,第三军医大学统计学教研室,
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目的建立气象因素与疟疾的智能神经网络预测模型.方法利用Matlab 6.1软件中的神经网络工具箱,根据预实验结果,利用云南省红河地区1994～1999年月平均气压、月平均气温、月最高气温、月最低气温、月降水量、月降水日数、月平均相对湿度、月蒸发量、月日照时数等气象数据与疟疾发病率等级数据建立反向传播网络(BP网络)预测模型,并对模型进行验证.结果神经网络经100次学习和训练,训练误差从3.236 08下降至0.035 862,通过建立的智能神经网络模型对未来疟疾发病率进行预测,其预测符合率为84.85%.结论智能神经网络在气象因素与疟疾之间建模是可行的,其预测符合率达80%以上.智能神经网络具有综合能力强,对数据的要求不高,适时学习等突出优点,且操作简便,节省时间,易于掌握和应用.研究中数据的应用、纳入、排出等问题有待于进一步研究.智能神经网络模型可以作为疟疾预测的一种新方法.
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