基于粒子群优化BP神经网络的医患关系风险预警模型

发布时间：2018-11-12 07:30

【摘要】：为了提高医患关系风险预警的准确度,提出一种基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的医患关系风险预警模型.首先采用通过粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值的方法来提高BP神经网络的预测准确度;通过对模型优化前后的对比分析,得出优化后模型预测误差更小的实验结果.仿真结果表明:此方法建立的医患关系风险预警模型收敛速度更快,预测精度更高.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of early warning of doctor-patient relationship risk, a new risk warning model based on particle swarm optimization (back propagation,BP) neural network is proposed. Firstly, the particle swarm optimization method is used to optimize the initial weights and thresholds of BP neural networks to improve the prediction accuracy of BP neural networks, and the experimental results with smaller prediction errors after optimization are obtained by comparing and analyzing the model before and after optimization. The simulation results show that the model established by this method converges faster and has higher prediction accuracy.
【作者单位】： 北京科技大学计算机与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61572074)
【分类号】：R197.32;TP18

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