BP神经网络模型用于气象因素对脑出血死亡影响的初步研究

目的 探讨BP神经网络预测模型存分析气象因素与脑出血死亡率关系中的应用。方法 根据BP神经网络的特性，利用MATLAB 7.0软件的神经网络工具箱对2007—2009年哈尔滨市气象数据建立脑出血死广率的BP神经网络预报模型，并与传统的多元线性回归模型进行比较。结果 利用多元线性回归结果显示脑出血死亡率与最高气温、最小相对湿度呈负相关，与平均相对湿度、日照时数呈正相关。脑出血死亡率的非线性相关系数(RNL)为0.7854，平均绝对误差百分比(MAPE)为0.2l，均方误差(MSE)为0.22，平均绝对识差(MAE)为0.19，预测准确度(P)为81.31%．平均误差率为0.19。BP神经网络模型的拟合结果冠示，脑出血死亡率的RNL为0.7967，MAPE为0.19，MSE为0.21，MAE为0.18，P为82.53%，平均误差率为0.17。结论 应用BP神经网络预测模型对2010年哈尔滨市脑出血死亡率进行预报，通过与多元线性回归模型预报结果进行比较，表明该模型具有更高的预报准确度