期刊简介
本刊创刊于1984年9月，是中华人民共和国卫生部主管，中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊，是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。
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首页>中国卫生统计杂志
- 杂志名称：中国卫生统计杂志
- 主管单位：中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国卫生信息学会 中国医科大学
- 国际刊号：1002-3674
- 国内刊号：21-1153/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
基于LASSO回归模型与百度搜索数据构建的流感疫情预测系统
郭貔；王力；郝元涛
关键词：Bagging, LASSO, 流感, 预测
摘要：目的 探讨基于LASSO回归模型与百度搜索数据构建流感疫情预测系统的可行性.方法 采用Bagging方法和模型性能的多指标优化评估策略,对传统LASSO回归模型进行改进,构建性能提升的集成LASSO回归模型,将其应用于中国大陆地区季节性流感流行趋势的预测研究.结果 与传统LASSO回归模型相比,本研究所构建的集成LASSO回归模型对2011年至2015年中国大陆地区流感流行趋势的预测偏差更小,说明集成LASSO回归模型的外部推断能力更强,适合于流感疫情的预测分析;本研究开发了开源的R软件程序包SparseLearner,方便用户进行调用和进一步开发研究.结论 Bagging方法和多指标优化评估策略相结合所构建的集成LASSO回归模型,有效地增强了传统LASSO回归模型的性能.本研究所构建的预测模型可以应用于流感等传染病疫情的预测研究.
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