上海市公共卫生优秀青年人才培养计划(08GWQ045)
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
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- 游泳场所卫生状况综合评价方法的应用和比较被引量：1
- 2014年
- [目的]应用综合评价方法评价游泳场所卫生状况，并对各方法的合理性进行比较，并验证其一致性。[方法]以2009年上海市长宁区30家游泳场所的卫生监督检查和水质检测两大类资料作为研究对象。对卫生监督检查资料应用量化分级管理评分法综合评价游泳场所卫生状况；对水质检测资料分别应用合格率法、综合指数法、模糊数学法和人工神经网络法构建水质综合评价模型并进行水质等级判断。最后，对五种综合评价方法的结果进行一致性检验。[结果]相比于其他评价方法，人工神经网络法有其方法学的优势，经其构建的水质综合评价模型评价的游泳场所水质平均等级为2．27级，各水质等级的游泳场所单位数的分布呈“两头少，中间多”的纺锤形结构，且显示出体育场馆内设游泳场所的等级达标率较高（100．0％）和小区会所内设游泳场所的等级达标率较低（68．2％），这些结果与历年来的游泳场所卫生监督检测结果基本相符。经综合指数法、合格率法和模糊数学法构建的水质综合评价模型评价的游泳场所水质平均等级分别为3．23级、2．87级和2．20级。经量化分级管理评分法评价的游泳场所卫生平均等级为2．27级。五种综合评价方法的结果间的Kappa系数在-0．134～0．173之间。[结论]五种综合评价方法结果的一致性较低，应用人工神经网络法构建的游泳场所水质综合评价模型相对合理。
- 黄丽红陈仁杰王小川程德广
- 关键词：游泳场所综合评价模糊数学法综合指数法
- 应用反向传播(BP)神经网络模型综合评价游泳场所水质被引量：2
- 2013年
- [目的]应用反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,构建游泳场所水质综合评价模型,为加强游泳场所水质的卫生管理和保障游泳者的身体健康提供相关依据。[方法]运用专家评价的游泳场所水质分级标准并根据随机数产生样本,使用BP神经网络进行训练与建模。将建立好的BP神经网络模型用于上海市长宁区游泳场所快速水质等级判断。[结果]构建的基于BP神经网络的游泳场所水质综合评价模型对训练数据的预测准确率达到95.2%。2009年上海市长宁区游泳场所水样中,无重度污染水样。水质一般的水样所占比重最大,为54.44%。小区会所内设游泳场所水样中,轻度污染水样所占比重高于体育系统和星级宾馆内设的游泳场所。体育系统内设游泳场所水样中,水质优良水样所占比重高于星级宾馆和小区会所内设游泳场所的比重。[结论]构建的基于BP神经网络的游泳场所水质综合评价模型的预测值相对误差较小,精度较高。2009年上海市长宁区游泳场所水质一般,小区会所内设游泳场所水质较差,体育系统内设游泳场所水质较好。
- 黄丽红王小川陈仁杰
- 关键词：游泳场所BP神经网络综合评价水质预测
