基于BP神經網絡的居民健康水平評估

任凱 馬昊 張冠群 王大偉

摘要：隨著“健康深圳”的計劃的實施，深圳的健康水平已成為深圳最受關注的話題之一。因此我們根據深圳市的相關數據應用BP神經網絡模型，對社會公共衛生環境和個人分別進行分析。同時應用Matlab軟件對我們的數據進行訓練、預測。所得出的模型能有效地動態測控健康水平。

關鍵詞：BP神經網絡;動態測控;動態評估;eM-Plant仿真

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2020）08-0083-04

1 背景介紹

在隨著經濟的發展，具有所謂的“失調性”現象的慢性非傳染性疾病不僅越來越多，而且還有年青化的趨勢，因此，需要一種能高效分析這些現象形成機理的方法[1]。

對居民個人和社會環境都采用BP神經元網絡模型，用于動態健康水平的評估。評價指標為飲食習慣，生活方式，工作壓力，醫療保障等，將居民個體健康水平、社會公共衛生與環境分為優、良、差三個等級。

通過上述分析，結合居民工作壓力，生活方式，飲食習慣和社會保障，可以得到居民健康水平評價的模型和具體步驟。

（1）確定評價指標體系;

（2）確定目標向量，輸出層的神經元優、良、差作為目標量，可以客觀的表征居民動態的健康水平。在進行居民健康水平評價時，將輸出的目標量再進行加權平均，以得到居民健康水平的量化評價;

（3）對輸入、輸出的向量進行歸一化的處理，將輸入值化為區間內的值。確定網絡為三層網絡，即為輸入、輸出和隱層;

（4）選定居民信息，確定神經網絡評價的樣本數據;

（5）初始化。給定輸入層、隱層、輸出層之間的權值向量;

（6）輸入訓練樣本，對神經網絡進行訓練開檢驗。直至達到誤差要求;

（7）獲取待評價的居民信息評價指標，輸入訓練好的神經網絡，得出評價結果下表1所示為BP神經網絡模型評價得分與綜合評價之間的關系。

2 居民個體的BP神經網絡模型

2.1 評價指標建立與數據搜集

對于居民個體，我們采用了三個評價指標，即生活方式，工作壓力與飲食習慣。對于生活方式，我們用每天的睡眠時間（h）來衡量。對于工作壓力，我們用每天的工作時間（h）來表示。對于飲食習慣，我們用每天的蛋白質攝入量（g）來表示[2]。

根據社會學資料，我們在不同健康狀況人群中各隨機抽取了14名居民進調查，得到居民個人信息表，見表2。

2.2 模型訓練及預測

之后，我們結合上面的數據，用Matlab以下面的流程對我們的神經網絡模型進行訓練，如圖1所示。

根據所得數據，我們得到了訓練結果，見圖2。

將隨機抽取的三個居民的健康信息作為輸入來檢驗：（1）第一個居民，工作時間為7，睡眠時間8，攝入蛋白質為180輸入;（2）第二個居民，工作時間為9，睡眠時間為9，攝入蛋白質為200輸入;（3）第三個居民，工作時間為6，睡眠時間為10，攝入蛋白質為170輸入。

進行預測最終我們得到預測結果：（1）得到第一個居民的的健康水平評價得分為0.79屬于0.7～1，為優;（2）得到第二個居民的健康水平評價得分為0.65屬于0.4～0.7，為良;（3）得到第三個居民的健康水平評價得分為0.21屬于0～0.4，為差。

2.3 針對居民個人解決“失配性”問題的方案

在飲食習慣方面：應該保持營養均衡，在物質生活高度發展的今天，仍要注重營養搭配，單方面營養過剩或缺乏，都會影響人的身體健康，合理的控制自身每日蛋白質攝入量，能有效的提高自身的健康水平。

在生活方式方面：在深圳這個一整天都充滿活力的城市里，所以，在夜晚的深圳，也會看到大量的居民，人們在追求放松娛樂的同時，也放棄了正常的休息時間，隨之導致了一系列的健康問題。保證充足的睡眠時間可以有效地提高居民的精神狀態，從而提高自身的健康水平。

在工作壓力方面：深圳是一個高速發展的城市，充滿了機遇與挑戰，有大量來自全國的年輕人來此拼搏，每天工作大量時間，無論身體或是精神方面都承受了巨大的壓力，在一定程度上影響了其身體健康。所以合理安排工作時間，能有效提高自身的健康水平[3]。

3 社會公共衛生與環境的BP神經網絡模型

3.1 評價指標建立與數據搜集

在研究社會公共衛生與環境時，我們采用了四個評價指標，即生活方式、工作壓力、飲食習慣和社會保障。在流程圖上，我們在居民個人的評價指標中加入社會保障，計算同理。社會保障我們用深圳市民用于醫療保險的金額來確定。

我們查閱了深圳市2014～2017年各種健康水平人群影響健康因素的相關資料，得到居民個人信息表，見表3。

3.2 模型訓練及預測

在居民個體健康水平的BP神經網絡模型的基礎上，我們在影響因素中加入了社會保障這個指標，并由此獲得了社會公共衛生與環境的BP神經網絡模型。新模型的訓練流程圖的原理與居民個體健康水平的BP神經網絡模型的訓練流程相同。

根據所得數據，我們得到訓練結果，見圖3。

將隨機抽取的三個居民的健康信息作為輸入來檢驗：（1）我們將2016年平均數據作為輸入（醫保金額為250.8，工作時間為9.45，睡眠時間為10.6，攝入蛋白質為297）。（2）我們將2017年平均數據作為輸入（醫保金額為298，工作時間為7.5，睡眠時間為9.8，攝入蛋白質為326）。（3）我們將2018年平均數據作為輸入（醫保金額為304，工作時間為10.3，睡眠時間為7.6，攝入蛋白質為287）進行預測。

最終，我們得到預測結果：（1）得到2016年平均健康水平評價得分為0.81屬于0.7～1，為優;（2）得到2017年平均健康水平評價得分為0.91屬于0.7～1，為優;（3）得到2018年平均數健康水平評價得分為0.9屬于0.7～1，為優。

由此可以推斷出深圳市居民，健康水平為優的人群，每年的健康狀況依然很好;健康水平為良和差的人群，隨著時間的推移，自身的身體素質是越來越好的。

3.3 針對社會公共衛生方面解決“失配性”問題的方案

在飲食方面：政府應大力宣傳合理、健康的飲食習慣對人身體健康的重要性。推出健康食譜，以保證深圳居民平均每日的蛋白質攝入量在正常范圍內。

在生活方式方面：政府應強調合理的作息時間分配對人身體健康的重要性，倡導在企業內部加入午休制度，保證居民每日充足的睡眠時間。

在工作壓力方面：政府應該有效控制各企業的每日工作時間，從而降低深圳居民的工作量，減少工作壓力。

在社會保障方面，政府應完善醫保制度，減少公民的醫療支出，讓更多人看得起病，提高全社會醫療保障水平的同時，提升社會整體的健康水平[4]。

4 結論

該模型適用于各類人群，并且可以根據各方面因素綜合評判其健康水平，并可以對輸入量進行干預，通過動態調節輸入量以需求輸出的最優解。同時，該方案成本低，適用于全體深圳居民。且綜合考慮面廣，可以加入各種影響輸出的因素。評判結果可靠性也比較高。BP神經網絡模型可以憑借它的高精度，無限逼近于非線性連續函數，自學習能力和自適應能力強大。利用本文算法可高效研究深圳居民失配性問題并能提出有效方案。

參考文獻

[1] 張貽民，梁明.數學建模的幾種基本預測方法的探討[J].茂名學院學報，2006（12）：40-43.

[2] 楊陽.大學生心理彈性研究現狀及其存在的問題[J].開封大學學報，2013，27（3）：81-83+96.

[3] 程錦泉.深圳市居民膳食營養狀況調查[J].中國衛生，2001（6）：531-533.

[4] 孫群露，劉開鉗.深圳市“中國居民膳食指南”營養教育效果綜合評價[J].中國現代醫學雜志，2003（12）：122-125.