基于多机器学习方法联合的公共卫生风险预测研究——以兰州市流感预测为例.docx

"基于多机器学习方法联合的公共卫生风险预测研究——以兰州市流感预测为例" 本文研究旨在探索基于多机器学习方法联合的公共卫生风险预测，特别是流感预测。流感作为一种公共卫生风险，对人类生命健康和财产安全构成了严重威胁。传统的流感监测方法存在一定的不足，如监测数据滞后于流感实时状态，无法及时、准确洞察流感发展态势。 本研究收集了2009-2016年的兰州市流感和部分气象因素数据，基于季节性差分自回归滑动平均（SARIMA）、卡尔曼滤波器（KF）和向量自回归（VAR）建立机器学习预测方法，检验三种机器学习方法独立和联合预测流感活动的可行性和有效性，并比较预测性能。 机器学习方法在流感预测中的应用具有广阔的前景。随着大数据和5G时代的到来，机器学习方法可以更好地挖掘和分析大量数据，提高预测的准确性和实时性。 在本研究中，我们使用了SARIMA、KF和VAR三种机器学习方法对兰州市流感进行预测，并比较了三种方法的预测性能。结果表明，三种方法都能够较好地预测流感活动，但是在预测性能上有所差异。同时，我们也发现，机器学习方法联合预测可以提高预测的准确性和稳定性。 本研究证明了基于多机器学习方法联合的公共卫生风险预测方法的可行性和有效性，为流感防控和公共卫生风险预测提供了新的思路和方法。 知识点： 1. 公共卫生风险预测的重要性和挑战 2. 传统流感监测方法的不足 3. 机器学习方法在流感预测中的应用 4. SARIMA、KF和VAR机器学习方法的原理和应用 5. 基于多机器学习方法联合的公共卫生风险预测 6. 流感预测的挑战和前景 本研究旨在探索基于多机器学习方法联合的公共卫生风险预测，特别是流感预测，旨在提高预测的准确性和实时性，为流感防控和公共卫生风险预测提供了新的思路和方法。