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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
文献摘要：
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(distri-bution 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.
文献关键词：
分布滞后非线性模型;多变量LSTM模型;儿童常见呼吸道疾病
中图分类号：
作者姓名：
秦佳杰;陈聪;关静;刘薇
作者机构：
300350天津,天津大学数学学院;300134天津,天津大学儿童医院,天津市儿童医院
文献出处：
引用格式：
[1]秦佳杰;陈聪;关静;刘薇-.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)[J].中华疾病控制杂志,2022(09):1057-1064,1116
A类：
儿童常见呼吸道疾病
B类：
滞后效应,多变量,儿童呼吸道,科学防控,诊病,大气污染物,分布滞后非线性模型,distri,bution,lag,nonlinear,models,DLNM,日均气温,污染物浓度,期日,长短期记忆,long,short,term,memory,中位数,续约,即时效应,测试集,平均绝对百分比误差,mean,absolute,percentage,error,MAPE,预防和控制
AB值：
0.285124
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