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中国男性儿童呼气高峰流量参考值地理分布 总被引：2，自引：0，他引：2
为弥补健康男性儿童肺部呼气高峰流量参考值制定时忽略地理因素的影响,分析了健康男性儿童肺部呼气高峰流量参考值与地理因素的关系。收集中国各地健康男性儿童呼气高峰流量参考值,运用相关分析将健康男性儿童肺部呼气高峰流量参考值与选取的25项地理因素指标进行了研究,提取其中存在相关性的10项地理因素进行进一步分析。以空间自相关Moran’s指数分析数据,确定数据与空间及地理因素存在关系。用选定的10项指标进行BP人工神经网络与地理要素模拟分析。通过5层神经网络,选取含9个隐含层的1000次训练自学习建立模拟规则,用此规则模拟健康男性儿童呼气高峰流量参考值与地理环境的神经网络模型。运用ArcGIS地统计分析对数据进行分布检测,选取析取克里金法进行插值并输出参考值的地理分布图。研究表明神经网络预测与地统计插值可以很好的结合进行插值出图,分析出中国男性儿童肺部呼气高峰流量参考值与经度、海拔高度、年平均气温、年平均相对湿度、年平均风速、表土石砾含量、表土有机质含量、表土（粘土）阳离子交换量、表土（粉土）阳离子交换量、表土总可交换量存在关系。同时,分析了地理因素与医学指标间的关系,对其影响机制进行了讨论。 相似文献
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为制定人体红细胞计数参考值的统一标准提供科学依据,以健康老年女性为例,收集了30865例健康老年女性的红细胞计数参考值,用5层BP神经网络分析了地理环境的海拔高度、年日照时数、年日照百分率、年平均气温、气温年较差、年平均相对湿度、年降水量和年平均风速等要素对其的影响,通过不同的地理环境变量组合,以训练误差为标准,评估不同地理变量对其的影响。结果表明:海拔高度、气温、湿度和风速对红细胞计数参考值的影响比较显著。认为临床诊断中需要考虑长期在不同海拔高度、气温、湿度和风速环境条件下生活的人群红细胞计数参考值的差异性。 相似文献
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随着地理学的发展以及人们对健康问题的日益关注,医学地理学得到迅速发展。鉴于目前医学参考值制定时仍存在忽略地理因素的影响,本文收集中国各地3809 例健康成年女性呼气高峰流量参考值,分析地理因素对其的影响,计算不同地区参考值的数值差异,探究地理因素对医学参考值产生影响的机理,其中,纬度、海拔高度、年平均气温、年平均相对湿度、年降水量、表土砂砾百分率、表土参考容量共7项地理因素存在显著的相关性。利用ArcGIS中的Moran's I指数对数据进行分析,确定数据与空间及地理因素存在关系。并通过岭回归分析,建立回归方程,并进行插值。研究结果表明,中国健康成年女性肺部呼气高峰流量与纬度与海拔、气候、土壤等地理因素之间存在着显著的关系,同时证明,岭回归与支持向量机组合模型的地理分布差异预测结果优于单独预测方法。 相似文献
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血沉参考值(温氏法)与中国地理因素的关系 总被引：3，自引：0，他引：3
为制定中国血沉参考值标准(温氏法)提供科学依据,本文研究了中国健康成年人的血沉参考值(温氏法)与5项地理因素之间的关系,发现海拔高度是影响血沉参考值(温氏法)的最主要因素,随着海拔高度的逐渐增大,血沉参考值(温氏法)在逐渐减小。用数学回归的方法推导出了10个一元回归方程和2个多元回归方程。如果知道了某地的地理因素,就可以运用回归方程估算这个地区的血沉参考值(温氏法).依据血沉参考值(温氏法)与地理因素的依赖关系,以海拔高度为主要根据,参考其它地理因素和人口密度分布状况,把中国分为青藏区、西南区、西北区、东南区、华北区、东北区等6个区。 相似文献
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研究目的旨在探讨三种常用的变量筛选回归方法对中国健康成年人肌酸激酶同工酶（CK-MB）参考值在地理空间上的分布规律特征,应用于制定不同地区CK-MB参考值标准,为临床医学研究做出贡献。方法通过阅读大量文献搜集全国137个市县级单位共8697例健康成年人CK-MB参考值,并选择了地理位置、气候、土壤三大类共24项地理因子。使用相关分析方法检验CK-MB参考值和地理因子之间的显著性,提取到9项相关性地理因子。基于R语言评估模型多重共线性的严重程度,建立CK-MB参考值岭回归（Ridge）模型、拉索回归（Lasso）模型、主成分分析模型。对比得到最优预测模型,拟合全国2322个市县级单位健康成年人CK-MB预测参考值,再结合地统计分析,运用析取克里金法进行趋势分析,得到CK-MB预测参考值地理分布规律特征。结果表明全国2322个市县级单位的健康成年人CK-MB参考值具有空间自相关性,模型测试表明,主成分分析法具有更好的模拟和预测能力。研究表明健康成年人CK-MB参考值分别与纬度、年日照时数、年平均相对湿度、年降水量、气温年较差、年平均气温、表土石砾含量、表土（粘土）阳离子交换量、表土（粉土）阳离子交换量具有显著的相关性。由地理空间分布图显示,整体上呈北高南低,从东南沿海向西北内陆逐渐升高的趋势。通过搜集到的任一地区地理因子,结合主成分分析预测模型或已得的地理分布图可确定该地区健康人CK-MB参考值范围,为在临床诊断中考虑地域差异提供参考。 相似文献
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《热带地理》2017,(3)
高敏C反应蛋白(hs-CRP)参考值制定时忽略了地理因素的影响,为建立更全面的制定标准,分析了中国健康成年人hs-CRP参考值与地理因素的关系。首先收集中国84个市(县)8 350例健康成年人的hs-CRP参考值,分析其与对应的23项地理指标的相关性,提取出其中存在显著相关性的5项地理指标。然后用hs-CRP参考值与提取的5项地理指标建立支持向量回归机模型,并用该模型预测出全国2 322个观测点健康成年人的hs-CRP参考值。最后运用ArcG IS软件进行地统计分析,经析取克里格插值,绘制中国健康成年人高敏C反应蛋白参考值地理分布图。研究表明:中国健康成年人的hs-CRP参考值与海拔高度、年均相对湿度、年均降水量、气温年较差、年均风速5项地理指标存在显著相关关系;支持向量回归机模型在此案例中有优秀的拟合预测能力;克里金插值法将点变成面,绘制出直观的hs-CRP参考值的地理分布趋势图;中国整体hs-CRP参考值呈现明显的从西北向东南递减的趋势。 相似文献
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收集中国30个省份的8 978例城市健康青年男性收缩压参考值,应用SPSS 17.0统计分析软件,综合运用相关分析和回归分析的方法,研究其与9项区域地理环境指标的关系。运用多元回归分析、曲线估计和主成分分析估计中国男性青年收缩压指标的正常参考值,得出不同的收缩压预测模型。结果发现,健康青年男性收缩压参考值与中国地理因素间有显著相关关系(F=12.003,P=0.000)。健康青年男性收缩压参考值的预测模型为:YSBP=55.155+0.004 x2+0.712 x3+0.160 x8+0.519 x9。 相似文献
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中年男性用力肺活量正常参考值的地理分布规律 总被引：1，自引：0，他引：1
为制定中国中年男性用力肺活量正常参考值的统一标准提供科学依据,收集了国内189个单位测定的16461例中年男性用力肺活量正常参考值,应用SPSS统计软件,运用相关分析和回归分析的方法,研究了其与8项地理因素指标的关系。结果发现期间存在很显著的相关关系;用逐步回归分析的方法推导出回归方程,如果知道某地的地理因素,就可以用回归方程计算该地区的中年男性用力肺活量正常参考值。依据中年男性用力肺活量正常参考值与地理因素的依赖关系,把中国分为8个区。 相似文献
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IntroductionEothrocytesedimentahonrateusSR)isanimportantindexofhemorheology.Atpresent,itisdifficulttoachieveaccuracyandcomparabilityinclinicalprachceandresearchbecauseoflackofaunifiedstandardofthereferencevalue(Wintrobe)ofhealthyPeople'sESRinChina.ManyresearchershavemeaSUredthelocalreferencevaluesofESR(Wintrobe)l'-:'l.Bymeansofcorrelationandregressionanalysis,researchontherelationshipbetweenthereferencevalue(Wintrobe)ofESRandgeographicalfactorsshowedthathlereareceylonregularPatternsbet… 相似文献
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中国中老年人红细胞压积参考值与地理因素的关系 总被引：2，自引：1，他引：1
海拔高度是影响中老年人红细胞压积参考值最主要的因素,随着海拔高度的逐渐增大,中老年人红细胞压积参考值也在逐渐增大,相关性很显著,用逐步回归分析的方法推导出二个回归方程,依据中老年人红细胞压积参考值与地理因素的依赖关系把中国分为青藏区,西南区,西北区,东南区,华北区,东北区等６个区。 相似文献
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地质灾害的非线性数据处理与建模技术 总被引：3，自引：1，他引：2
本文简略地介绍了几种地质灾害数据处理与建模的非线性方法,主要包括GMDH自组织建模技术、神经网络方法。GMDH是一种高阶非线性回归建模方法,它是以简单的二元二次回归方程为基础,通过"代复一代"的"生产"过程,客观、自动地求得实际资料的非线性模型。而神经网络则是用工程技术手段模拟生物神经网络的结构特征和功能特征的一类人工系统。与常规统计方法相比,神经网络最突出的优点为它是通过对网络的学习和训练,来掌握变量之间的非线性关系。因此,其处理复杂问题的能力更强大。实例检验效果表明,这些非线性数据处理与建模技术考虑了地质灾害问题的非线性特性,其比基于常规统计理论的数据处理方法的精度要高得多。 相似文献
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基于主成分分析的BP 神经网络在城市 建成区面积预测中的应用 ——-以北京市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
城市建成区规模受社会、经济、城市环境等诸多因素影响, 传统统计方法难以准确预测城 市建成区的面积。人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能, 在各类预测研究中得到了广泛 的应用, 尤其是BP 神经网络。主成分分析可以在有效保留数据信息前提下对数据进行降维, 它 与BP 神经网络的结合主要在数据输入端, 通过减少输入层神经元个数, 增强网络性能, 提高预 测精度。本文以北京市为例, 综合运用主成分分析和BP 神经网络方法建立预测模型, 以1986~ 2003 年数据为学习样本, 以2004 年数据为检验样本, 对2005 年北京市城市建成区面积进行模 拟预测。预测结果表明, 基于主成分分析的BP 神经网络预测结果与实际值的相对误差为2.8%, 比传统BP 神经网络预测精度提高1.8 个百分点, 网络训练收敛速度也更快, 其预测精度和效率 都有不同程度的改善。 相似文献
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GIS and ANN model for landslide susceptibility mapping 总被引：1，自引：0，他引：1
XU Zeng-wang 《地理学报》2001,11(3):374-381
Landslide hazard is as the probability of occurrence of a potentially damaging landslide phenomenon within specified period of time and within a given area. The susceptibility map provides the relative spatial probability of landslides occurrence. A study is presented of the application of GIS and artificial neural network model to landslide susceptibility mapping, with particular reference to landslides on natural terrain in this paper. The method has been applied to Lantau Island, the largest outlying island within the territory of Hong Kong. A three-level neural network model was constructed and trained by the back-propagate algorithm in the geographical database of the study area. The data in the database includes digital elevation modal and its derivatives, landslides distribution and their attributes, superficial geological maps, vegetation cover, the raingauges distribution and their 14 years 5-minute observation. Based on field inspection and analysis of correlation between terrain variables and landslides frequency, lithology, vegetation cover, slope gradient, slope aspect, slope curvature, elevation, the characteristic value, the rainstorms corresponding to the landslide, and distance to drainage line are considered to be related to landslide susceptibility in this study. The artificial neural network is then coupled with the ArcView3.2 GIS software to produce the landslide susceptibility map, which classifies the susceptibility into three levels: low, moderate, and high. The results from this study indicate that GIS coupled with artificial neural network model is a flexible and powerful approach to identify the spatial probability of hazards. 相似文献