中国疗养医学
中國療養醫學
중국요양의학
CHINESE JOURNAL OF CONVALESCENT MEDICINE
2013年
8期
743-745
,共3页
李鸿瑞%张琴%丁羽%闫大培%孙志谦%沈福海
李鴻瑞%張琴%丁羽%閆大培%孫誌謙%瀋福海
리홍서%장금%정우%염대배%손지겸%침복해
煤工尘肺%Logistic回归模型%多层感知器神经网络预测模型
煤工塵肺%Logistic迴歸模型%多層感知器神經網絡預測模型
매공진폐%Logistic회귀모형%다층감지기신경망락예측모형
目的 研究一种煤工尘肺发病的预测模型,确定适合本次研究的最优模型.方法 通过查阅文献初步确定适合本次研究的煤工尘肺发病危险性预测模型,分析比较不同模型的优越性,研究适合不同工种煤工尘肺发病的预测模型.结果 多层感知器神经网络预测模型和logistic回归预测模型可以用于预测个体的发病概率.通过对不同工种数学预测模型评价样本的检验,掘进工(x2=141.96,P＜0.001)、采煤工(x2=135.44,P＜0.001)和混合工(x2=54.84,P＜0.001)三工种预测模型差异有高度统计学意义,多层感知器神经网络模型优于logistic预测模型.辅助工两模型差异没有统计学意义(x2=0,P＞0.05),两模型预测能力相当.结论 通过比较分析,多层感知器神经网络模型为最优模型.
目的 研究一種煤工塵肺髮病的預測模型,確定適閤本次研究的最優模型.方法 通過查閱文獻初步確定適閤本次研究的煤工塵肺髮病危險性預測模型,分析比較不同模型的優越性,研究適閤不同工種煤工塵肺髮病的預測模型.結果 多層感知器神經網絡預測模型和logistic迴歸預測模型可以用于預測箇體的髮病概率.通過對不同工種數學預測模型評價樣本的檢驗,掘進工(x2=141.96,P＜0.001)、採煤工(x2=135.44,P＜0.001)和混閤工(x2=54.84,P＜0.001)三工種預測模型差異有高度統計學意義,多層感知器神經網絡模型優于logistic預測模型.輔助工兩模型差異沒有統計學意義(x2=0,P＞0.05),兩模型預測能力相噹.結論 通過比較分析,多層感知器神經網絡模型為最優模型.
목적 연구일충매공진폐발병적예측모형,학정괄합본차연구적최우모형.방법 통과사열문헌초보학정괄합본차연구적매공진폐발병위험성예측모형,분석비교불동모형적우월성,연구괄합불동공충매공진폐발병적예측모형.결과 다층감지기신경망락예측모형화logistic회귀예측모형가이용우예측개체적발병개솔.통과대불동공충수학예측모형평개양본적검험,굴진공(x2=141.96,P＜0.001)、채매공(x2=135.44,P＜0.001)화혼합공(x2=54.84,P＜0.001)삼공충예측모형차이유고도통계학의의,다층감지기신경망락모형우우logistic예측모형.보조공량모형차이몰유통계학의의(x2=0,P＞0.05),량모형예측능력상당.결론 통과비교분석,다층감지기신경망락모형위최우모형.
