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基于神经网络的智慧社区居民高血压预测研究

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  • 万方数据
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随着智慧社区的实践建设和发展,传统的社区服务已无法满足居民的要求,智慧医疗作为社区服务的重要内容,更必不可少.面对当代社区居民生活习惯不良,身体检查不及时而导致慢性病病例日益增多的情况,建立了针对高血压疾病的BP神经网络(BPNN)预测模型.针对智慧社区数据采集不完备、数据丢失等导致的单值缺失问题,提出了基于BPNN预测插补的算法,以已知健康信息预测插补出缺值信息,再将补全后的数据预测出居民得高血压的风险,即可对含缺值的样本进行高血压预测的方法.实验结果显示BPNN插补法比传统的插补法的准确度更高,误差为5.3％,且插补后数据应用于高血压预测也效果更优,正确率为93％,即该模型可对不完备数据样本进行高血压预测,在居民体检前可提供预测结果,节省医疗资源,为社区居民提供一定的医疗保障服务.
Study on Prediction of Hypertension of Residents in Intelligent Community Based on Neural Network

周凯文、苑明海、张晨希

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河海大学 机电工程学院,江苏 常州 213022

智慧社区 BP神经网络训练 隐藏层节点 数值插补 高血压预测

常州市科技支撑计划社会发展项目江苏省自然科学基金综合项目

CE20205045BK20201162

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.05.019

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(5)
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