[发明专利]基于BP神经网络的儿童呼吸系统疾病发病率预测方法在审
| 申请号： | 202010529519.4 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN111681764A | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 沈敬伟;赵东喆;张弘弢;马明国;黄扬 | 申请（专利权）人： | 西南大学;自然资源部四川基础地理信息中心（自然资源部四川测绘资料档案馆） |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都华复知识产权代理有限公司 51298 | 代理人： | 任丽娜 |
| 地址： | 400715*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的儿童呼吸系统疾病发病率预测方法，使用儿童呼吸系统疾病发病率数据、温度数据、湿度数据和六种空气污染物浓度数据，建立了一种BP神经网络模型，通过空气污染物浓度和温度、湿度对儿童呼吸系统疾病的发病率进行预测。本方法包括将儿童呼吸系统疾病发病率数据、温度数据、湿度数据和空气污染物浓度数据进行整合，将相关数据整合成为一个关系模式。对儿童呼吸系统疾病数据进行数据清洗，去除空缺数据和异常值数据。对儿童呼吸系统疾病数据进行滞后性分析，对每一天的空气污染物浓度、温度、湿度数据采用前三天内的平均值进行替代，从而更好地反映空气污染物、温度、湿度数据的滞后性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 儿童 呼吸 系统疾病 发病率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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