【摘 要】
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目的 探讨BP神经网络预测模型在分析气象因素与脑出血死亡率关系中的应用.方法 根据BP神经网络的特性,利用MATLAB 7.0软件的神经网络工具箱对2007-2009年哈尔滨市气象数据建立脑出血死亡率的BP神经网络预报模型,并与传统的多元线性回归模型进行比较.结果 利用多元线性回归结果显示脑出血死亡率与最高气温、最小相对湿度呈负相关,与平均相对湿度、日照时数呈正相关.脑出血死亡率的非线性相关系数(
【机 构】
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150081,哈尔滨医科大学流行病学教研室，哈尔滨市疾病预防控制中心慢病所,哈尔滨市疾病预防控制中心慢病所,哈尔滨市疾病预防控制中心慢病所,哈尔滨市疾病预防控制中心慢病所,150081,哈尔滨医科大学
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目的 探讨BP神经网络预测模型在分析气象因素与脑出血死亡率关系中的应用.方法 根据BP神经网络的特性,利用MATLAB 7.0软件的神经网络工具箱对2007-2009年哈尔滨市气象数据建立脑出血死亡率的BP神经网络预报模型,并与传统的多元线性回归模型进行比较.结果 利用多元线性回归结果显示脑出血死亡率与最高气温、最小相对湿度呈负相关,与平均相对湿度、日照时数呈正相关.脑出血死亡率的非线性相关系数(RNL)为0.7854,平均绝对误差百分比( MAPE)为0.21,均方误差(MSE)为0 22,平均绝对识差(MAE)为0.19,预测准确度(P)为81.31％,平均误差率为0.19.BP神经网络模型的拟合结果显示,脑出血死亡率的RNL为0 7967,MAPE 为0.19,MSE为0.21,MAE为0.18,P为82.53％,平均误差率为0.17.结论 应用BP神经网络预测模型对2010年哈尔滨市脑出血死亡率进行预报,通过与多元线性回归模型预报结果进行比较,表明该模型具有更高的预报准确度。
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