Dengue Risk Mapping in Sri Lanka Using Spatial Interpolation, Machine Learning, and Ensemble Modeling
本研究开发了一个结合了普通克里金法(Ordinary Kriging)、随机森林(Random Forest)和多层感知器(Multi-Layer Perceptron)模型的集成框架,用于绘制斯里兰卡层级的登革热风险图,证明了这种集成方法能有效识别高风险城市区域,并为有针对性的公共卫生干预提供支持。