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基于BP神经网络的儿童呼吸系统疾病发病率预测方法

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摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的儿童呼吸系统疾病发病率预测方法，使用儿童呼吸系统疾病发病率数据、温度数据、湿度数据和六种空气污染物浓度数据，建立了一种BP神经网络模型，通过空气污染物浓度和温度、湿度对儿童呼吸系统疾病的发病率进行预测。本方法包括将儿童呼吸系统疾病发病率数据、温度数据、湿度数据和空气污染物浓度数据进行整合，将相关数据整合成为一个关系模式。对儿童呼吸系统疾病数据进行数据清洗，去除空缺数据和异常值数据。对儿童呼吸系统疾病数据进行滞后性分析，对每一天的空气污染物浓度、温度、湿度数据采用前三天内的平均值进行替代，从而更好地反映空气污染物、温度、湿度数据的滞后性。

著录项

公开/公告号CN111681764A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-18

原文格式PDF
申请/专利权人西南大学;自然资源部四川基础地理信息中心(自然资源部四川测绘资料档案馆);
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申请/专利号CN202010529519.4
发明设计人沈敬伟;赵东喆;张弘弢;马明国;黄扬;
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申请日2020-06-11
分类号G16H50/50(20180101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构51298 成都华复知识产权代理有限公司;
代理人任丽娜
地址 400715 重庆市北碚区天生路2号
入库时间 2023-06-19 08:19:12

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-04-04

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G16H50/50 专利申请号:2020105295194 申请公布日:20200918

发明专利申请公布后的驳回

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