作者：李阳; 吴达胜; 周如意空气污染呼吸系统疾病门诊人数反向传输神经网络模型预测
摘要：利用杭州市日均空气污染物浓度与呼吸系统疾病门诊人数数据,结合泊松广义相加模型（GAM）和反向传输（BP）神经网络模型,评价该区域主要空气污染物对居民呼吸系统疾病的影响,并进行短期门诊人数预测,结果表明：PM（2.5）、PM（10）、NO2和SO2每增加1个四分位间距（IQR）时,对呼吸系统疾病门诊人数的相对危险度（RR）最大值分别为1.030（95%置信区间（CI）：1.016-1.045）、1.063（95%CI：1.043-1.084）、1.053（95%CI：1.016-1.091）和1.025（95%CI：1.003-1.048）,且分别在滞后3、2、4、3d时达到最大值,可见PM（2.5）、PM（10）、SO2和NO2对呼吸系统疾病存在滞后效应。BP神经网络模型对呼吸系统疾病门诊人数的预测值与实际值接近,且平均相对误差为13.821%,说明BP神经网络模型可用于呼吸系统疾病门诊人数的短期预测。
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