【摘 要】
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目的:建立人布鲁氏菌病深度学习模型,并与传统的时间序列模型进行比较,为针对其发病趋势制定相应的防控策略,提前采取有针对性的防治措施提供参考依据。研究方法:收集公共卫生科学数据中心、国家卫生健康委员会、中国疾病预防控制中心发布的2004-2019年的人布鲁氏菌病、2008-2019年手足口病、2004-2019年流行性感冒的月发病人数。将数据划分为训练集和验证集,建立深度学习长短期记忆网络模型（lo
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（No.71974199）；
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目的:建立人布鲁氏菌病深度学习模型,并与传统的时间序列模型进行比较,为针对其发病趋势制定相应的防控策略,提前采取有针对性的防治措施提供参考依据。研究方法:收集公共卫生科学数据中心、国家卫生健康委员会、中国疾病预防控制中心发布的2004-2019年的人布鲁氏菌病、2008-2019年手足口病、2004-2019年流行性感冒的月发病人数。将数据划分为训练集和验证集,建立深度学习长短期记忆网络模型（long short-term memory,LSTM）,对模型超参数进行调整,对发病趋势进行预测,将预测结果与传统时间序列模型差分整合移动平均自回归模型（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）模型进行比较,通过计算均方根误差（root mean square error,RMSE）、平均绝对误差（mean absolute error,MAE）和平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）对模型预测准确性进行评估。本研究主要应用深度学习长短期记忆网络模型对人布鲁氏菌病的发病进行预测,而为了进一步了解深度学习模型在传染病发病预测方面应用的推广性,因此对手足口病,流行性感冒的发病也进行了预测。本研究所建立的ARIMA模型和LSTM模型均通过R语言软件来完成。结果:通过对人布鲁氏菌病、手足口病、流行性感冒的月发病数据的时序图观察以及对进行的时间序列平稳性的检验结果来看,三者数据均为平稳数据,可以用ARIMA进行分析和预测。对人布鲁氏菌病模型的准确性进行评估计算结果发现:ARIMA模型预测结果的RMSE值为2430.149,MAE值为2252.699,MAPE值为0.681,而LSTM模型预测结果的RMSE值为424.472,MAE值为342.074,MAPE值为0.113,通过对比可以看出,LSTM模型预测的准确性要优于ARIMA模型。将该模型应用于手足口病,流行性感冒的发病数据得到了类似的结果。对于手足口病数据,ARIMA模型预测结果的RMSE值为96588.470,MAE值为81562.229,MAPE值为1.240,而LSTM模型预测结果的RMSE值为41390.361,MAE值为33128.254,MAPE值为0.234,通过对比可以看出,对手足口病进行预测时LSTM模型预测的准确性同样优于ARIMA模型。对于流行性感冒数据,ARIMA模型预测结果的RMSE值为219408.951,MAE值为94622.873,MAPE值为0.617,而LSTM模型预测结果的RMSE值为182934.306,MAE值为60134.950,MAPE值为0.369,通过对比可以看出,LSTM模型预测结果的准确性也优于ARIMA模型。结论:本研究将深度学习模型中的长短期记忆网络应用于人布鲁氏菌病发病趋势的预测,预测结果优于传统的时间序列模型。将其应用于手足口病及流行性感冒的发病预测结果同样优于传统ARIMA模型,一方面验证了模型准确性,另一方面表明长短期记忆网络深度学习模型对流行特征符合时间序列相关数据类型的传染病发病趋势的预测应用方面具有一定的实用价值。深度学习模型在处理时间序列数据方面存在一定优势,有望在传染病发病预测中发挥重要作用。
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