【摘 要】
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针对传统手足口病(HFMD)发病趋势预测算法预测精度不高、未结合其他影响因素、预测时间较短等问题,提出结合气象因素使用长短时记忆(LSTM)网络进行长期预测的方法。首先,将发
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所卫生部医学病毒学和病毒病重点实验室
【基金项目】
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国家科技重大专项(2018ZX10201-002-003)
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针对传统手足口病(HFMD)发病趋势预测算法预测精度不高、未结合其他影响因素、预测时间较短等问题,提出结合气象因素使用长短时记忆(LSTM)网络进行长期预测的方法。首先,将发病序列通过滑动窗口的方式转化为网络的输入和输出;然后采用LSTM网络进行数据建模和预测,并使用迭代预测的方式获得较长期的预测结果;最后在网络中增加温度和湿度变量,比较这些变量对预测结果的影响。实验结果表明,加入气象因素能够提高模型的预测精度,所提模型在济南市数据集上的平均绝对误差(MAE)为74.9,在广州市数据集上的MAE为427.
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