通讯作者: 葛辉, gehui@chinacdc.cn

DOI：10.12201/bmr.202012.00008

Early warning of influenza epidemics using meteorological factors and machine learning

• 摘要：流行性感冒是一种传染性较强的疾病,而气象因素是影响其暴发和传播的关键因素。本文主要探讨如何将多源大数据气象因素与某地区流感发病数据整合起来,运用机器学习方法挖掘气象因素对流感发病的影响和作用,从而构建预测预警模型。研究结果显示平均气温、平均风速、最高气温、日累计辐射、最大风速和平均气压等气象特征值均与流感疫情暴发有关联。由于流感活动是多种影响因素共同作用的结果,未来研究可考虑综合多因素多种预测方法对流感疫情进行评估和监测,从而达到更好的预警效果,最大限度降低流感带来的社会影响和经济损失。

  关键词： 气象因素; 流感; 大数据; 机器学习; 预警

   

  Abstract: Influenza is a highly infectious disease, and meteorological factors are the key factors which can cause an outbreak and epidemic among people. This study mainly discusses how to integrate the meteorological factors of multi-source big data with the incidences on influenza in a certain area. To explore the influence of meteorological factors on the incidence of influenza by the methods of machine learning, and construct the early warning and prediction models. The results showed that average temperature, average wind speed, maximum temperature, daily cumulative radiation, maximum wind speed and average air pressure were associated with the outbreak of influenza. Since influenza activity is the result of a variety of influencing factors, further research can be considered to evaluate and monitor the epidemic situation of influenza through multi factor and multi prediction methods, so as to achieve better warning effect and minimize the social impact and economic losses caused by influenza.

  Key words: Meteorological factors; Influenza; Big data; Machine learning; Early warning

  提交时间：2021-01-05

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