一种基于滞后分析和LSTM的呼吸系统疾病发病人数预测方法

摘要

本发明涉及一种基于滞后分析和LSTM的呼吸系统疾病发病人数预测方法，结合了大气污染物和气象条件对人体呼吸系统疾病的影响，采用深度学习技术进行目标病种发病人数预测，能够有效地提高呼吸系统疾病人数的预测精度；同时，本申请将大气污染物对呼吸系统疾病影响的滞后效应纳入分析之中，提出了基于滞后分析的深度学习时间步长设置方法，能够在保证模型合理性的前提下，有效地简化LSTM网络参数的调优过程。