文献类型：期刊文章

作　　者：崔静[1] 张倩[2] 张义[1]

CUI Jing;ZHANG Qian;ZHANG Yi(Hengshui City People's Hospital,Hebei Hengshui 053000,China;Hengshui Center for Disease Control and Prevention,Hebei Hengshui 053000,China)

机构地区：[1]衡水市人民医院,河北衡水053000 [2]衡水市疾病预防控制中心,河北衡水053000

出　　处：《现代肿瘤医学》

基　　金：河北省医学科学研究重点课题(编号:20181582)。

年　　份：2023

卷　　号：31

期　　号：10

起止页码：1917-1923

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的:分析2003-2017年我国患甲状腺癌的不同群体的发病率情况,采用KELM-SVR耦合模型建模并对2018-2022年甲状腺癌发病率进行预测,为甲状腺癌防治提供有益补充。方法:收集2003-2017年全国总体、男性、女性、城市及农村人口的甲状腺癌发病率,建立KELM、SVR、KELM-SVR耦合模型,以MRE为准则,选择精度最高的KELM-SVR耦合模型对2018-2022年不同甲状腺癌发病率进行预测。结果:KELM-SVR耦合模型在五种不同甲状腺癌发病率的预测中均优于KELM、SVR模型,KELM、SVR、KELM-SVR模型的平均MRE分别为:7.58%、6.59%、5.74%,2018-2022年我国总体甲状腺癌发病率分别为:17.07/10万、18.40/10万、19.80/10万、21.23/10万、22.71/10万。结论:甲状腺癌发病率处于稳定上升趋势,其中女性及城市人口甲状腺癌发病率最高,KELM-SVR耦合模型可提高单模型的预测精度,对预测多种甲状腺癌发病率提供稳定可靠的方法。

关 键 词：KELM模型  SVR模型  甲状腺癌 耦合模型  核函数 极端学习机

分 类 号：R736.1]