张倩
- 作品数：8 被引量：24H指数：3
- 供职机构：衡水市疾病预防控制中心更多>>
- 发文基金：河北省医学科学研究重点课题国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 极端学习机模型在张家口市手足口病发病率预测中的应用被引量：3
- 2018年
- 目的探讨极端学习机(ELM)模型在手足口病发病率预测中的应用,并与神经网络模型进行比较。方法收集2008年5月至2017年7月张家口市手足口病月发病率资料,并组成具有111个数据的时间序列,随机选择数据集中75%的数据进行学习建模,剩余25%作为预测的检验数据,以对2种模型的预测效果进行验证。结果和结论 ELM学习的平均相对误差(MRE)为0.05,预测的MRE为0.07;神经网络学习的MRE为0.09,预测的MRE为0.12。ELM模型的学习效果和预测效果优于神经网络模型,可以提高预测的精度,具有较高的实用价值。
- 杨旭张倩
- 关键词：手足口病极端学习机神经网络发病率
- 中国甲状腺癌发病趋势分析与预测被引量：7
- 2023年
- 目的:分析2003-2017年我国患甲状腺癌的不同群体的发病率情况,采用KELM-SVR耦合模型建模并对2018-2022年甲状腺癌发病率进行预测,为甲状腺癌防治提供有益补充。方法:收集2003-2017年全国总体、男性、女性、城市及农村人口的甲状腺癌发病率,建立KELM、SVR、KELM-SVR耦合模型,以MRE为准则,选择精度最高的KELM-SVR耦合模型对2018-2022年不同甲状腺癌发病率进行预测。结果:KELM-SVR耦合模型在五种不同甲状腺癌发病率的预测中均优于KELM、SVR模型,KELM、SVR、KELM-SVR模型的平均MRE分别为:7.58%、6.59%、5.74%,2018-2022年我国总体甲状腺癌发病率分别为:17.07/10万、18.40/10万、19.80/10万、21.23/10万、22.71/10万。结论:甲状腺癌发病率处于稳定上升趋势,其中女性及城市人口甲状腺癌发病率最高,KELM-SVR耦合模型可提高单模型的预测精度,对预测多种甲状腺癌发病率提供稳定可靠的方法。
- 崔静张倩张义
- 关键词：甲状腺癌核函数极端学习机
- 中国喉癌发病与死亡趋势分析及预测被引量：1
- 2023年
- 目的通过分析全球健康数据交换中心(GHDX)中1990-2019年中国喉癌发病与死亡数据,描述发病与死亡当前趋势,采用Kalman[ELM-SVR-GM(1,1)]融合模型预测未来喉癌5年发病率与死亡率数据。方法分性别、年龄利用Joinpoint Regression计算发病率及死亡率的年平均变化百分比(AAPC),分类别描述喉癌发病与死亡趋势。利用1990-2015年数据训练极端学习机模型、支持向量回归模型、单变量一阶灰度模型,并将结果使用Kalman融合,以2016-2019年数据检验单模型及融合模型的预测效果。以1990-2019年数据建立预测精度最高的融合模型,对2020-2024年喉癌各类别发病率及死亡率进行预测。结果1990-2019年喉癌发病率与死亡率逐年升高,发病率由1.19/10万上升至3.19/10万,死亡率由0.97/10万上升至1.42/10万。其中,男性发病率与死亡率最高,分别平均每年上升3.93%与1.72%,15~49岁男性发病率平均每年升高最快,为2.53%。6种序列预测中,Kalman[ELM-SVR-GM(1,1)]融合模型的平均MRE最低,其预测数据均落在95%CI内。结论喉癌发病率与死亡率均呈现上升趋势,其中15~49岁男性发病率上升较快,与单模型相比,Kalman[ELM-SVR-GM(1,1)]融合模型对喉癌发病率与死亡率预测具较高预测精度,为喉癌防控提供可靠的预测方法。
- 崔静张倩
- 关键词：喉癌
- 基于平均匹配概率的极端学习机模型在河北省衡水市痢疾发病率预测中的应用
- 2019年
- 目的探讨基于平均匹配概率的极端学习机模型在衡水市痢疾发病率预测中的应用,并与神经网络模型比较预测效果。方法收集2005年1月～2017年7月衡水市痢疾月发病率资料,并组成具有151个数据的时间序列,随机选择75%的数据进行学习建模,剩余25%数据作为预测的验证数据,并对两种模型的预测效果进行对比。结果基于平均匹配概率的极端学习机训练的MRE为0. 05,预测的MRE为0. 09,神经网络训练的MRE为0. 09,预测的MRE为0. 13。结论依据平均匹配概率选择的嵌入维可以提高极端学习机模型的性能,训练和预测效果均优于神经网络,具有较高的实用价值。
- 张倩陈超夏晴李晓晨张岩
- 关键词：极端学习机神经网络痢疾发病率
