【摘 要】
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目的:手足口病是一种常见传染病,多发于五岁以下儿童,且感染后无特效药治疗,容易发展为重症病例,因而极易导致神经系统后遗症发生甚至死亡。近年来,手足口病在我国日趋严重,已然成为公共卫生的一大威胁,给国家和社会增加了巨大的经济负担。对该病发病趋势进行有效、准确的预测,了解其未来趋势,对手足口病的早期预警具有重要的意义。方法:本研究从中国疾病预防控制中心收集了广州市2008年1月至2017年12月手足口
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目的:手足口病是一种常见传染病,多发于五岁以下儿童,且感染后无特效药治疗,容易发展为重症病例,因而极易导致神经系统后遗症发生甚至死亡。近年来,手足口病在我国日趋严重,已然成为公共卫生的一大威胁,给国家和社会增加了巨大的经济负担。对该病发病趋势进行有效、准确的预测,了解其未来趋势,对手足口病的早期预警具有重要的意义。方法:本研究从中国疾病预防控制中心收集了广州市2008年1月至2017年12月手足口病发病率数据,从国家人口健康科学数据中心数据仓储收集到广州市同期气象数据并以月为单位进行汇总。采用spearman相关分析找到对手足口病影响较大的气象因素。然后,将数据集分为两部分,即2008年1月至2016年12月手足口病发病数据和气象数据为训练集,2017年1月至2017年12月手足口病发病数据和气象数据为测试集。为了应用互信息算法,本文基于python软件用训练集构建季节性差分自回归移动平均模型、支持向量机、随机森林、极端梯度提升树、长短期记忆神经网络五种单项预测模型并用测试集进行了模型评估。接下来,基于等权重法、熵值法、后向传播神经网络三种组合方式并使用互信息算法挑选出最优组合预测模型。结果:2008年至2018年间广州市发病趋势具有明显的季节性,每年有两个高峰。spearman相关分析表明,月平均气温（0.60）、月最高气温（0.60）、月最低气温（0.59）、月平均相对湿度（0.58）与广州市手足口病发病率呈现中等强度的正相关性;月最低相对湿度（0.41）、月最大风速（0.39）与广州市手足口病发病率呈现较弱的正相关性;月最大压强（-0.73）、月平均压强（-0.73）、月最低压强（-0.72）与广州市手足口病发病率呈现中等强度的负相关性;日降水量（-0.20）与广州市手足口病发病率呈现微弱的负相关性。从平均绝对百分比误差来看,本研究构建的五种单项预测模型和三种组合模型预测效果排名依次为基于等权重法的极端梯度提升树和随机森林组合模型、基于熵值法的极端梯度提升树和随机森林组合模型、基于后向传播神经网络的极端梯度提升树和随机森林组合模型、极端梯度提升树模型、随机森林模型、季节性差分自回归移动平均模型、支持向量模型、长短期记忆神经模型。从平均绝对比例误差来看,除了长短期记忆神经网络外,其他模型MASE均小于1。结论:基于互信息筛选出的三种组合预测模型的预测效果均优于单项预测模型,且基于等权重法的极端梯度提升树和随机森林组合模型预测效果最优,可用于广州市手足口病发病率预测,该建模思路也可其他传染病发病率预测提供参考。
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