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基于支持向量机的浙江省流感样病例预警模型研究DOI: 10.3785/j.issn.1008-9292.2015.11.09 Keywords: 流感, 人/流行病学, 人工智能, 模型, 统计学, 预测/方法Key words: Influenza, human/epidemiology Artificial intelligence Models, statistical Forecasting/methods Abstract: 目的:建立浙江省流感样病例预警模型,为流感疫情的早期发现提供科学依据。方法:收集整理2012年1月2日至2013年12月29日期间104周浙江省11家哨点医院门急诊中流感相关疾病病例数、各类气象因素以及流感病原阳性率,与同期流感样病例数作相关分析,寻找出流感样病例发生的相关因素。通过交叉检验选取最优参数,采用支持向量机方法建立流感样病例预警模型,并利用历史数据对模型进行验证。结果:相关性分析显示有8个因素与流感样病例相关。模型的最优参数为:C=3,ε=0.009,γ=0.4,验证结果显示流感样病例预警模型的同级预报正确率为50.0%,相差一级的预报正确率为96.7%。结论:支持向量机方法适用于流感样病例的预警。
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