目的运用气象信息和手足口病发病数,构建反向传播神经网络(BPNN)模型,并评价拟合效果,探讨手足口病发病与气象因素的关系.方法 收集并按周整理2014-2017年上海市长宁区的气象信息和手足口病的发病资料,应用SPSS 13.0统计软件进行Spearman相关分析,用Matlab 7.0软件包中的神经网络工具箱,构建BPNN模型,运用平均误差率(MER)、决定系数(R2)评价拟合效果,运用2017年的手足口病实际发病数检验模型.结果 手足口病的周发病数与本周的平均气温、最高气温、最低气温、累计降水量、平均相对湿度、最小相对湿度、平均风速呈正相关(P＜0.05),与平均气压呈负相关(r=-0.527,P＜0.001).与前一周的平均气温、最高气温、最低气温、累计降水量、平均相对湿度、最小相对湿度、平均风速呈正相关(P＜0.05),与平均气压呈负相关(r=-0.522,P＜0.001).利用前一周气象因素拟合的模型效果(MER=19.0％,R2=0.895)略优于利用同周气象因素拟合的模型(MER=20.2％,R2=0.894);2017年气象数据验证模型,预测值和实际值的绝对误差在0～9之间,平均值为2.52.结论 手足口病BPNN预测模型适用于上海市长宁区手足口病发病数的预测.