本研究利用我国四次全国结核病流行病学调查资料和疫情资料,采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络实现方法,探讨建立智能疫情预测模型;并通过不同的计算方法提高神经网络模型预报精度;对SPSS Clementine 进行二次开发,建立Web 版结核病疫情预测系统,实现远程、在线数据挖掘的流程,为政府、卫生行政部门提供强大准确的决策支持,有助于其在制定结核病控制规划中提出适宜的目标和指标值;并实现各结核病防治相关机构之间的资源共享,有利于疫情爆发时的快速反应;为正在开展的结核病控制项目提供科学依据,以期最终实现WHO 提出的"千年发展目标"。
英文主题词Tuberculosis; Artificial Neural Network; predict; Web-edition prediction system