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预防医学  2019, Vol. 31 Issue (2): 113-118    DOI: 10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2019.02.002
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应用Elman神经网络建立流感样病例预测模型
章涛1, 官海滨2, 李傅冬1, 何凡1
1.浙江省疾病预防控制中心公共卫生监测与业务指导所,浙江 杭州 310051;
2.温州医科大学
Modeling of influenza-like illness prediction based on Elman neural network
ZHANG Tao*, GUAN Hai-bin, LI Fu-dong, HE Fan
* Department of Public Health Monitoring,Zhejiang Provincial Center for Diseases Control and Prevention,Hangzhou,Zhejiang 310051,China
全文: PDF(894 KB)  
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摘要 目的 应用Elman神经网络构建流行性感冒(流感)样病例(ILI)预测模型,为浙江省流感疫情早期预警提供依据。方法 收集2013—2014年浙江省11家流感监测哨点医院的ILI报告、ILI病毒核酸检测结果、气象和空气污染物等资料,通过时滞相关性分析筛选纳入模型的变量,采用2013年第14周—2014年第44周的数据建立Elman神经网络预测模型,采用2014年第45—52周的数据检验模型的预测效能。结果 浙江省2013—2014年每周均有ILI报告,共报告506 391例次,周报告ILI%为(3.07 ± 0.73)%。筛选出提前13周的周平均气压、提前11周的周平均水汽压、提前9周的周平均气温、提前5周的周平均SO2浓度、提前5周的周平均NO2浓度、提前5周的周平均CO浓度、提前5周的周平均PM2.5浓度、提前5周的周平均PM10浓度、提前5周的周平均AQI和提前1周的病原阳性率10个因素纳入模型。当网络结构为10-15-1-1时,构建的Elman模型为最优预测模型,预测结果的平均误差绝对率为10.58%,非线性相关系数为0.876 7。结论 利用气象、空气污染指标和流感病原性监测资料建立的Elman神经网络ILI预测模型预测效果较好,适用于浙江省流感疫情短期预测。
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章涛
官海滨
李傅冬
何凡
关键词 Elman神经网络流感样病例预测气象PM2.5    
AbstractObjective To build a model for influenza-like illness(ILI)prediction based on Elman neural network and to provide evidence for early warning of influenza epidemic in Zhejiang Province. Methods The data of ILI from 11 sentinel hospitals,influenza pathogen detection,meteorological factors and air pollutants in Zhejiang Province from 2013 to 2014 were collected. Time-delay correlation analysis was conducted to select variables for modeling. Based on Elman neural network,data from the 14th week of 2013 to the 44th week of 2014 were used as a training set to establish the model and the data from 45th week to 52nd weeks of 2014 were used as a test set for the model performance. Results There were ILI reported every week during 2013 and 2014,with a total of 506 391. The percentage of ILI cases per week was(3.07 ± 0.73)%. Ten variables selected by time-delay correlation analysis were the weekly average values of atmospheric pressure(13 weeks in advance),vapor pressure(11 weeks in advance),temperature(9 weeks in advance),SO2(5 weeks in advance),NO2(5 weeks in advance),CO(5 weeks in advance),PM2.5(5 weeks in advance),PM10(5 weeks in advance),air quality index(5 weeks in advance)and positive rate of pathogen(1 weeks in advance). Elman neural network(10-15-1-1)was selected as the optimal model,and the prediction performed well,with 10.58% as the mean error rate and 0.876 7 as the nonlinear correlation coefficient. Conclusion This study demonstrated that Elman neural network including variables of meteorological factors,air pollutants and the positive rate of pathogen performed well on the short-term prediction of ILI incidence.
Key wordsElman neural network    Influenza-like illness    Prediction    Meteorological factors    PM2.5
收稿日期: 2018-08-24      出版日期: 2019-01-18
ZTFLH:  R511.7  
基金资助:2015年浙江省医药卫生平台计划(2015RCB011); 2016年浙江省疾病预防控制中心科技英才孵育项目
通信作者: 何凡,E-mail:fhe@cdc.zj.cn   
作者简介: 章涛,硕士,医师,主要从事公共卫生监测管理工作
引用本文:   
章涛, 官海滨, 李傅冬, 何凡. 应用Elman神经网络建立流感样病例预测模型[J]. 预防医学, 2019, 31(2): 113-118.
ZHANG Tao, GUAN Hai-bin, LI Fu-dong, HE Fan. Modeling of influenza-like illness prediction based on Elman neural network. Preventive Medicine, 2019, 31(2): 113-118.
链接本文:  
http://www.zjyfyxzz.com/CN/10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2019.02.002      或      http://www.zjyfyxzz.com/CN/Y2019/V31/I2/113
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