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A model to forecast the risk periods of Plantago pollen allergy by using the ANN methodology

机译：利用ANN方法预测车前草花粉过敏风险期的模型

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Some biological particles present in the atmosphere, such as pollen grains, give rise to human health problems, allergies, and infections. In view of the recognized special allergenic ability of Plantago pollen grains, a model based on an artificial neural network (ANN) was developed in this work in order to forecast the Plantago airborne pollen concentration. The proposed model uses data from Plantago pollen and the main meteorological variables recorded during 16 years (1993-2008) in the city of Ourense (northwest Spain). Its accuracy was tested during the years 2009 and 2010 with a prediction horizon of 2 days in advance. The model was applied in the atmosphere of the city of Ourense (Spain). Obtained results show that ANN model provides good results against other classical mathematical methodologies, which do not convergence so well. The forecasted pollen concentrations here are applied to allergology because they allow taking into account preventive measures in risk pollinosis suffers population.
机译：大气中存在的一些生物颗粒，例如花粉粒，会引起人类健康问题，过敏和感染。鉴于车前草花粉颗粒具有公认的特殊变应原能力，在这项工作中开发了一个基于人工神经网络（ANN）的模型，以预测车前草花粉中花粉的浓度。所提出的模型使用了车前草花粉的数据和16年来（1993年至2008年）在奥伦塞市（西班牙西北部）记录的主要气象变量。其准确性已在2009年和2010年进行了测试，并提前2天进行了预测。该模型被应用于西班牙奥伦塞市的气氛中。所得结果表明，ANN模型相对于其他经典数学方法学（收敛性不佳）提供了良好的结果。此处预测的花粉浓度适用于变态反应学，因为它们可以考虑到花粉症受害人群的预防措施。

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