疾病预测中，主成分神经网络模型发挥着重要作用。

简介：
针对医学卫生领域中，疾病受到众多因素复杂影响，难以通过传统结构化因果模型进行清晰解释的难题，运用神经网络进行疾病预测已成为一种切实可行的策略。特别地，径向基函数（RBF）神经网络在预测疾病的月发病人数方面，由于影响因素——包括月平均气压、月平均气温、月平均相对湿度、月平均风速以及月平均降水量——本身就呈现出高度相关性和高维度特征，这会导致RBF神经网络的预测精度降低。为应对这一挑战，本文提出了一种利用主成分分析（PCA）方法对原始输入空间进行重构的方案，并根据各主成分的贡献率来确定神经网络的网络结构，从而有效地提升了预测精度。随后，通过使用2001年8月至2006年9月张家川支气管肺炎月发病人数的数据集对该方法的有效性进行了验证。因此，在疾病防治工作中应当充分重视个体在不同时间段内的发病特征，以便能够更有针对性地开展健康干预措施，从而显著降低支气管肺炎对人类健康的潜在危害，并最终保障人类的生活质量与福祉。