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組合預(yù)測(cè)模型在女性呼氣高峰流量參考值地理分布研究中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-05-02 09:37

  本文選題:呼氣高峰流量 + 嶺回歸。 參考:《地理科學(xué)進(jìn)展》2014年05期


【摘要】:隨著地理學(xué)的發(fā)展以及人們對(duì)健康問題的日益關(guān)注,醫(yī)學(xué)地理學(xué)得到迅速發(fā)展。鑒于目前醫(yī)學(xué)參考值制定時(shí)仍存在忽略地理因素的影響,本文收集中國(guó)各地3809例健康成年女性呼氣高峰流量參考值,分析地理因素對(duì)其的影響,計(jì)算不同地區(qū)參考值的數(shù)值差異,探究地理因素對(duì)醫(yī)學(xué)參考值產(chǎn)生影響的機(jī)理,其中,緯度、海拔高度、年平均氣溫、年平均相對(duì)濕度、年降水量、表土砂礫百分率、表土參考容量共7項(xiàng)地理因素存在顯著的相關(guān)性。利用ArcGIS中的Moran's I指數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,確定數(shù)據(jù)與空間及地理因素存在關(guān)系。并通過嶺回歸分析,建立回歸方程,并進(jìn)行插值。研究結(jié)果表明,中國(guó)健康成年女性肺部呼氣高峰流量與緯度與海拔、氣候、土壤等地理因素之間存在著顯著的關(guān)系,同時(shí)證明,嶺回歸與支持向量機(jī)組合模型的地理分布差異預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于單獨(dú)預(yù)測(cè)方法。
[Abstract]:With the development of geography and the increasing attention to health problems, medical geography is developing rapidly. In view of the fact that the medical reference value is still affected by neglecting geographical factors, we collected the peak expiratory flow reference values of 3809 healthy adult women from different parts of China, and analyzed the influence of geographical factors on them. To calculate the numerical differences of reference values in different regions, and to explore the mechanism of geographical factors influencing medical reference values, including latitude, altitude, annual mean temperature, annual average relative humidity, annual precipitation, percentage of topsoil gravel, etc. There were significant correlations among 7 geographical factors in topsoil reference capacity. The Moran's I index in ArcGIS is used to analyze the data and determine the relationship between data and spatial and geographical factors. Through ridge regression analysis, the regression equation is established and interpolated. The results show that there is a significant relationship between peak expiratory flow and latitude and geographic factors such as altitude, climate, soil and so on in healthy adult women in China. The result of geographical distribution difference prediction of the combination model of ridge regression and support vector machine is superior to that of the single prediction method.
【作者單位】: 陜西師范大學(xué)旅游與環(huán)境學(xué)院健康地理研究所;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(40971060)
【分類號(hào)】:R188

【參考文獻(xiàn)】

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