论文摘要
近年来长春极端天气变化日益增多,春冬季空气污染严重,呼吸道患病人数也较以往同期明显增多。针对此现象,本文主要研究长春市空气污染物（SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10）、气象相关指标（平均气压、平均湿度等）与呼吸道疾病周住院人数的关系。收集吉林省综合性医院吉林大学第一医院2013—2017年日呼吸道疾病住院人次病例、空气污染物及相关气象指标。首先对收集到的患者数据进行性别、年龄差异化分析,对收集到的数据进行相关性分析及显著性检验等统计性分析。然后通过LASSO算法选择出PM2.5和平均气压作为自变量后,分别建立关于周吸道疾病住院人数的多元线性模型、ARIMAX模型和机器学习模型（决策树、支持向量机回归）。根据AIC信息准则及标准化均方误差（NMSE）最小原则选择出较优模型—ARIMAX模型,并给出1周预测,最后得出结论,给出适当建议。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 郭姗姗
导师: 赵世舜
关键词: 呼吸道疾病,变量选择,模型,机器学习模型,交叉检验
来源: 吉林大学
年度: 2019
分类: 基础科学,医药卫生科技
专业: 数学,呼吸系统疾病
单位: 吉林大学
分类号: R56;O212.1
总页数: 39
文件大小: 2272K
下载量: 147
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