【摘 要】
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目的利用南京市2004-2009年呼吸系统疾病死亡病例和同期的气象资料,分析了气象因子（包括三种舒适度指数）与呼吸系统疾病死亡人数的相关性。方法通过BP神经网络建立了呼吸系统疾
【机 构】
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兰州大学大气科学学院甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室
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目的利用南京市2004-2009年呼吸系统疾病死亡病例和同期的气象资料,分析了气象因子（包括三种舒适度指数）与呼吸系统疾病死亡人数的相关性。方法通过BP神经网络建立了呼吸系统疾病死亡人数的预报模型,并对其进行评价。结果气象因素及其变化与呼吸系统疾病死亡人数有密切的关系。建立的呼吸系统疾病死亡人数的神经网络预报模型结构为15-20-1（即有15个输入、20个隐含节点和1个输出）,训练精度为0.005,训练了26步达到目的,预测准确率达80.11%。结论与统计预报方法相比较,该方法计算简便、误差较小、预测准确
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