典型文献
基于LSTM神经网络的喀什地区流腮预测模型
文献摘要：
流行性腮腺炎(流腮)是一种好发于儿童的急性呼吸道传染病,流行病预测研究工作有助于为有关部门提供科学的辅助决策.以新疆喀什地区2005—2020年流腮病例为研究对象,完成了流行性病学特征分析,分析结果显示,11月为疾病高发时间段,月平均病例数达135例;喀什地区疏附县为病例高发地区,年平均病例达到219例.建立了基于长短期记忆(LSTM)神经网络的喀什地区的流腮预测模型,经过与梯度提升回归树(GBRT)模型对比,实验结果显示LSTM模型的预测精度更高,RMSE误差最小,数值为16.3.基于LSTM模型的流腮预测模型具有良好的预测能力,在实际应用中能够为有关部门提供一定的辅助决策支持.
文献关键词：
流腮预测模型;时间序列;LSTM神经网络;GBRT模型;流行病学特征分析;时间特征分析;空间特征分析
中图分类号：
作者姓名：
张志豪;周嘉琪;马国祥;曾婷
作者机构：
新疆医科大学 医学工程技术学院,新疆 乌鲁木齐 830046
文献出处：
引用格式：
[1]张志豪;周嘉琪;马国祥;曾婷-.基于LSTM神经网络的喀什地区流腮预测模型)[J].现代电子技术,2022(19):127-132
A类：
流腮预测模型,流行病预测
B类：
喀什地区,流行性腮腺炎,发于,呼吸道传染病,预测研究,新疆喀什,性病学,疏附县,长短期记忆,梯度提升回归树,GBRT,模型对比,RMSE,预测能力,辅助决策支持,流行病学特征分析,时间特征分析,空间特征分析
AB值：
0.254078
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