DLNM和LSTM神经网络对临沂市手足口病发病的预测效果比较

冯一平^1,2,孙大鹏³,王显军³,纪伊曼^1,2,刘云霞^1,2

收稿日期:2021-06-22发布日期:2022-01-25
通讯作者:刘云霞. E-mail:yunxialiu@163.com

基金资助:科技部“十三五”重大专项子课题(2017ZX10104001);山东省医药卫生科技发展计划项目(2019WS433)

Comparison of prediction effects of DLNM and LSTM neural network on the incidence of hand, foot and mouth disease in Linyi City

FENG Yiping^1,2, SUN Dapeng³, WANG Xianjun³, JI Yiman^1,2, LIU Yunxia^1,2

1. Department of Biostatistics, School of Public Health, Cheeloo College of Medicine, Shandong University, Jinan 250012, Shandong, China;
2. Institute for Medical Research, Cheeloo College of Medical, Shandong University, Jinan 250012, Shandong, China;
3. Shandong Center for Disease Control and Prevention, Jinan 250014, Shandong, China

Received:2021-06-22Published:2022-01-25

摘要/Abstract

摘要： 目的 运用分布滞后非线性模型(DLNM)和长短期记忆(LSTM)神经网络对山东省临沂市手足口病(HFMD)发病趋势进行分析和预测,为该病的有效防控提供参考依据。 方法 对临沂市2011年1月1日至2015年12月31日HFMD日发病数据分别进行DLNM和LSTM神经网络建模拟合,以2016年1月1日至2017年12月31日发病数据检验并比较两模型的预测效果。 结果 2011年1月1日至2017年12月31日临沂市共报告HFMD 25 999例。DLNM和LSTM神经网络外推预测2016年1月1日至2017年12月31日发病数的均方根误差(RMSE)分别为11.93和5.74,平均绝对误差(MAE)分别为7.93和3.60,提示LSTM神经网络的预测精度优于DLNM,预测结果与实际情况基本一致。 结论 LSTM神经网络对临沂市HFMD发病趋势的拟合程度和预测效果较好,可为该病的预测预警提供指导。


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