基于LSTM模型的全国猩红热预测及流行病学研究  

作　　者：贺静 郭书萍 仇丽霞[1] 

机构地区：[1]山西医科大学公共卫生学院,山西太原030000 [2]山西医科大学第一医院皮肤科,山西太原030000

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生》2023年第10期16-20,共5页

摘　　要：基于全国猩红热2004年1月-2018年12月的数据,分析其流行特点并建立预测模型。方法 采用三间分布描述全国猩红热的流行特点,采用神经网络模型LSTM网络构建预测模型并得出预测结果,采用MSE、MAE、RMSE、MAPE评价指标比较LSTM模型与ARIMA模型的性能。结果 全国猩红热2004年-2018年总发病655396例,死亡10例;5-6月和11-12月为发病高峰;发病率最高的三个地区依次为辽宁省、山东省、黑龙江省。构建输入步长为12,隐含层数为1,隐含层神经元个数为5的LSTM模型结构,预测值误差在20%以内。拟合SARIMA(2,1,2)(0,1,1)12模型进行比较,拟合性能MSE减少了 0.16%、MAE减少了0.89%、RSME减少了1.73%、MAPE减少了16.31%;预测性能MSE减少了 0.46%、MAE减少了2.67%、RSME减少了3.09%、MAPE减少了18.65%。结论 全国猩红热发病率呈曲线上升趋势、呈明显的季节性双峰分布、多出现在北方和人群聚集的地方,LSTM作为预测模型有较好的拟合性能和预测性能。

关 键 词：猩红热 神经网络 LSTM 预测 

分 类 号：R511.7[医药卫生—内科学]