一种基于SVM的居民健康水平预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于SVM的居民健康水平预测方法，方法包括：步骤1：确定用来反映全体居民健康的多级指标；步骤2：对一级指标和三级指标分别进行处理后得到对应的得分；步骤3：建立SVM模型，利用主成分分析法将三级指标降维处理后选取部分数值作为输入特征值，将一级指标对应的得分作为输出特征值，采集各指标对应实际数据并分为训练和测试数据；步骤4：对SVM模型经过后续处理后得到训练完毕的模型；步骤5：将训练完毕的模型输入LIBSVM的预测函数中，得到测试样本的预测值；步骤6：将测试样本的预测值反归一化，画图对比分析测试样本的真实值和预测值，即对应最终居民健康水平预测结果。与现有技术相比，本发明专利技术具有预测准确，评测范围广等优点。

A SVM based method for predicting residents' health level

【技术实现步骤摘要】
一种基于SVM的居民健康水平预测方法
本专利技术涉及一种居民健康水平的评估方法，尤其是涉及一种基于SVM的居民健康水平预测方法。
技术介绍
当今人们处于一种营养过剩的时期，慢性非传染疾病不仅越来越多，而且有年青化的趋势。工业化以及高糖高热量的食品席卷全国，环境污染也是导致其他慢性疾病的重要原因。由于各种农药的使用，粮食的农药残留污染也大量存在，从而影响人类健康。此外，空气污染也是导致慢性呼吸系统疾病的重要原因。考虑到社会公共卫生服务、医疗保障与环境情况是影响居民健康水平的主要因素，因此如何根据相关信息对全体居民的健康水平进行持续、动态的量化评估，分析影响居民健康态势的各种因素，并对这些因素进行综合管控，就尤为重要。传统的健康水平评估与预测方法包括时间序列方法、回归分析法、弹性系数法以及综合的组合预测方法等,这些方法大都集中在对其因果关系回归模型和时间序列模型的分析上,所建立的模型不能全面、科学和本质地反映所预测动态数据的内在结构和复杂特性,丢失了信息量。当前的预测大多采用灰色模型、神经网络及其相应的改进，如BP、RBF、广义回归本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于SVM的居民健康水平预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤：/n步骤1：确定用来反映全体居民健康的一级指标、二级指标和三级指标；/n步骤2：对一级指标和三级指标分别进行处理后得到一级指标和三级指标对应的得分；/n步骤3：建立SVM模型，利用主成分分析法将三级指标降维处理后选取部分数值作为输入特征值，将一级指标对应的得分作为输出特征值，采集各指标对应实际数据并分为训练和测试数据；/n步骤4：对SVM模型经过后续处理后得到训练完毕的模型；/n步骤5：将训练完毕的模型输入LIBSVM的预测函数中，得到测试样本的预测值；/n步骤6：将测试样本的预测值反归一化，画图对比分析测试样本的真...

【技术特征摘要】
1.一种基于SVM的居民健康水平预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤：
步骤1：确定用来反映全体居民健康的一级指标、二级指标和三级指标；
步骤2：对一级指标和三级指标分别进行处理后得到一级指标和三级指标对应的得分；
步骤3：建立SVM模型，利用主成分分析法将三级指标降维处理后选取部分数值作为输入特征值，将一级指标对应的得分作为输出特征值，采集各指标对应实际数据并分为训练和测试数据；
步骤4：对SVM模型经过后续处理后得到训练完毕的模型；
步骤5：将训练完毕的模型输入LIBSVM的预测函数中，得到测试样本的预测值；
步骤6：将测试样本的预测值反归一化，画图对比分析测试样本的真实值和预测值，即对应最终居民健康水平预测结果。


2.根据权利要求1所述的一种基于SVM的居民健康水平预测方法，其特征在于，所述的步骤1中的一级指标为各种失配性疾病死亡率，所述的步骤1中与一级指标下位的二级指标包括：社会公共卫生、医疗保障和环境水平，所述的步骤1中与二级指标下位的三级指标包括：每千人口疾病预防控制中心卫生技术人员数、传染病发病率、每千人口卫生监督所人员数、婚前医学检查率、孕产妇系统管理率、5岁以下儿童系统管理率、每千人口健康教育所人员数、每千人口医疗机构床位数、每千人口卫生技术人员数、人均医疗卫生事业费、医疗保健支出占消费性支出比、空气质量优良天数比、生活垃圾消费量、垃圾无害化处理率、城市生活污水处理率、绿化覆盖面积、水资源总量、城市区域环境噪声均值、城市道路交通噪声均值和工业废气排放量。


3.根据权利要求1所述的一种基于SVM的居...

【专利技术属性】
技术研发人员：李程，刘聪灵，徐梦瑶，曾鹏，殷芳义，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：上海;31