基于滞后效应的多变量LSTM模型对儿童呼吸道疾病就诊人数的预测

作者：秦佳杰; 陈聪; 关静^*; 刘薇^*

来源：中华疾病控制杂志, 2022, 26(09): 1057-1116.

DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.09.012

• 分布滞后非线性模型
• 多变量LSTM模型
• 儿童常见呼吸道疾病

目的 构建儿童常见呼吸道疾病日就诊人数的预测模型，分析未来就诊人数的变化趋势，为儿童常见呼吸道疾病的科学防控提供数据支撑。方法 利用某医院2017年1月1日―2019年12月31日每日就诊病例及同期气象和大气污染物数据，采用分布滞后非线性模型(distribution lag nonlinear models, DLNM)分别分析日均气温及污染物浓度对春、秋季学期日就诊人数的影响及滞后效应，在此基础上构造多变量长短期记忆(long short-term memory, LSTM)模型对春、秋季学期日就诊人数进行预测。结果 选取春、秋季学期日均气温的中位数进行研究，发现日均气温对秋季学期日就诊人数的影响滞后7 d其后持续约10 d,而对春季学期表现为即时效应且持续约4 d。结合滞后效应构造的多变量LSTM模型对春、秋季学期日就诊人数均能较好地预测，测试集上的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)分别为4.59%和4.77%。结论 考虑滞后效应的多变量LSTM模型能够较准确地对儿童常见呼吸道疾病日就诊人数进行预测，为疾病的预防和控制提供科学依据。

• 单位
  天津大学; 数学学院; 天津市儿童医院