组合预测模型在女性呼气高峰流量参考值地理分布研究中的应用
本文选题：呼气高峰流量 + 岭回归 ； 参考：《地理科学进展》2014年05期
【摘要】：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。
[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.
【作者单位】： 陕西师范大学旅游与环境学院健康地理研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(40971060)
【分类号】：R188
【参考文献】
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，本文编号：1833358
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