DLNM和LSTM神经网络对临沂市手足口病发病的预测效果比较

作者：冯一平; 孙大鹏; 王显军; 纪伊曼; 刘云霞^*

来源：山东大学学报(医学版), 2022, 60(02): 96-101.

• 手足口病
• 预测
• 分布滞后非线性模型
• 长短期记忆神经网络

目的运用分布滞后非线性模型(DLNM)和长短期记忆(LSTM)神经网络对山东省临沂市手足口病(HFMD)发病趋势进行分析和预测,为该病的有效防控提供参考依据。方法对临沂市2011年1月1日至2015年12月31日HFMD日发病数据分别进行DLNM和LSTM神经网络建模拟合,以2016年1月1日至2017年12月31日发病数据检验并比较两模型的预测效果。结果 2011年1月1日至2017年12月31日临沂市共报告HFMD 25 999例。DLNM和LSTM神经网络外推预测2016年1月1日至2017年12月31日发病数的均方根误差(RMSE)分别为11.93和5.74,平均绝对误差(MAE)分别为7.93和3.60,提示LSTM神经网络的预测精度优于DLNM,预测结果与实际情况基本一致。结论 LSTM神经网络对临沂市HFMD发病趋势的拟合程度和预测效果较好,可为该病的预测预警提供指导。

• 单位
  山东省疾病预防控制中心; 公共卫生学院; 山东大学