张毓媛等人[27]在传统的预测模型中加入粉尘浓度、粉尘分散度和游离SO2含量等粉尘参数，构建BP神经网络模型、多元线性回归模型和组合模型，对某矿业集团煤矿工人尘肺病患者的数据进行分析，并对３种模型的预测结果进行对比分析，结果显示组合模型对尘肺病发病工龄的预测精度最高。肖淑玉等[28]建立了1个3层MLP神经网络模型，预测未来10年接尘工人CWP发病高危人群和重点监护人群，绘制ROC曲线对所建模型的预测能力进行评价，曲线下面积为0.91，表明模型应用于煤矿接尘工人CWP发病预测具有较好的效能，可为早期采取预防性管理措施防治CWP提供参考。

27号参考文献中，张毓媛等人将粉尘参数，如粉尘浓度、粉尘分散度和游离SO2含量等，加入传统预测模型，建立BP神经网络模型、多元线性回归模型和组合模型，对某矿业集团煤矿工人的尘肺病数据进行分析，比较了三种模型的预测结果，结果表明组合模型对尘肺病发病工龄的预测精度最高。28号参考文献中，肖淑玉等人建立了一个三层MLP神经网络模型，预测未来10年接尘工人CWP发病高危人群和重点监护人群，并应用ROC曲线评价模型的预测能力，曲线下面积为0.91，说明该模型在煤矿接尘工人CWP发病预测方面具有良好的效能，为早期采取预防性管理措施防治CWP提供参考。