[目的]建立我国某地区痢疾发病率的预测模型,并探讨各种气象因素对痢疾发病率影响的相对重要性。[方法]以2000年1月～2005年12月气象因素为输入神经元,同期痢疾月发病率为输出神经元建立BP人工神经网络模型。同时以气象因素为自变量,痢疾月发病率为应变量,建立多元线性回归模型。以上两模型分别以MIV值和标准化偏回归系数确定各气象因素的相对重要性。以2006年痢疾月发病率检验以上模型的预测效果。[结果]BP人工神经网络模型的平均误差率为17.12%;非线性相关系数为0.76。多元线性回归模型的平均误差率为10.74%;非线性相关系数为0.88。多元线性回归模型表明,影响痢疾发病率的重要气象因素为平均气压、平均最低气温、平均最高气温、平均相对湿度。BP人工神经网络模型的研究结果与其基本一致,平均气压、平均相对湿度、平均最高气温、平均气温为重要性排序前4位的气象因素。[结论]对我国某地区痢疾发病率的预测可使用以气象因素为自变量的多元线性回归模型进行预测,影响疾病发病率的主要气象因素为平均气压、平均最低气温、平均最高气温、平均相对湿度。