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 FENG Yiping;SUN Dapeng;WANG Xianjun;JI Yiman;LIU Yunxia

作者机构：山东大学齐鲁医学院公共卫生学院生物统计学系山东济南250012 山东大学健康医疗大数据研究院山东济南250012 山东省疾病预防控制中心山东济南250014 

出 版 物：《山东大学学报（医学版）》 (Journal of Shandong University:Health Sciences)

年 卷 期：2022年第60卷第2期

页      面：96-101页

学科分类：1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 1002[医学-临床医学] 100202[医学-儿科学] 100401[医学-流行病与卫生统计学] 10[医学] 

基　　金：科技部“十三五”重大专项子课题(2017ZX10104001) 山东省医药卫生科技发展计划项目(2019WS433) 

主　　题：手足口病 预测 分布滞后非线性模型 长短期记忆神经网络 

摘      要：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 25999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。