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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及基于机器学习的燃煤发电污染致肺结核发病预测方法与系统。该方法通过整合中国各地区的燃煤发电环境污染数据、气象数据、社会经济因素以及肺结核发病数，使用随机森林、支持向量机、多重神经网络和Xgboost等机器学习模型，对肺结核发病率进行预测。通过生命周期人群健康影响量化评估LCHHA的方法来分析燃煤发电活动相关的环境污染物产生的人类健康危害，并综合评估燃煤发电活动、气象和经济因素与肺结核发病数之间的相关性并建立有效的预测模型，以便为公共卫生决策和环境政策制定提供科学依据。
主权项：1.一种基于机器学习的燃煤发电污染致肺结核发病预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取气象观测数据、燃煤发电的环境污染物数据、社会经济数据以及肺结核发病数数据；对获取的燃煤发电数据预处理，获得污染物清单，并进行生命周期人群健康影响量化评估分析，使用本土化的计算参数，获得所有污染物类别对应的健康风险，对所有待分析的数据进行清洗和标准化；对获取的数据中的污染物排放利用LCHHA健康风险评估方法预测燃煤发电污染健康风险；并通过各污染物的LCHHA结果，筛选关键风险因子；将肺结核发病数作为被解释变量；气象数据、污染物的LCHHA结果、社会经济数据作为解释变量；将以上所有预处理后的数据作为机器学习模型的输入，对选择的机器学习模型训练，并通过交叉验证优化模型参数；利用训练后的机器学习模型对新输入数据进行肺结核发病率的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于机器学习的燃煤发电污染致肺结核发病预测方法与系统
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