【摘 要】
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目的 利用气象、绿地以及社会学因素建立有效的广东省登革热风险预测模型,为登革热疫情防控提供科学依据.方法 收集广东省2006-2018年月度登革热病例、气象、环境以及社会学
【机 构】
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北京大学医学部公共卫生学院劳动卫生与环境卫生学系,北京100191;中国疾病预防控制中心流行病学办公室,爱国卫生运动工作技术指导处
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目的 利用气象、绿地以及社会学因素建立有效的广东省登革热风险预测模型,为登革热疫情防控提供科学依据.方法 收集广东省2006-2018年月度登革热病例、气象、环境以及社会学数据并建立数据库,首先对病例数据及气象等数据进行描述性分析,然后建立预测模型.模型中,将2006-2016年数据作为训练数据集,构建线性回归、广义相加、径向基神经网络以及支持向量机回归模型,对4种模型的参数进行优化,之后基于优化模型预测2017-2018年登革热发病并比较预测性能.以均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(RRSE)为标准,选择预测效果最好的模型.结果 2006-2018年广东省共报告56660例登革热病例,2014年报告44253例(占78.1％),9-10月为登革热发病高峰期.与其他候选模型相比,支持向量机回归模型将预测的RMSE平均降低9.13％～47.85％,RRSE平均降低0.78％～36.11％,模型纳入的自变量分别为滞后2个月的平均温度、滞后2个月的相对湿度以及人均GDP、绿地、上个月的本地病例和输入病例以及月份.结论 通过比较预测性能,基于优化的支持向量机回归模型在广东省登革热发病预测上的性能表现最好,可为登革热疫情防控提供参考信息.
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