遗传优化的广义回归神经网络在肺结核发病预测中的应用

发布时间：2021-03-31 21:25

　　目的利用西安市2008年1月至2019年10月结核病月发病率数据分别建立广义回归神经网络和BP神经网络预测模型,提出利用遗传算法的全局搜索能力优化广义回归神经的光滑因子。方法以2008年1月至2018年12月发病率作为训练样本,以2019年1月至10月发病率作为测试样本,对两种模型的仿真预测结果进行对比分析。结果遗传优化的广义回归神经网络其预测的平均绝对误差（MAE）,均方根误差（RMSE）,平均相对误差（MAPE）均小于BP神经网络,预测效果更优。结论遗传优化的广义回归神经网络较BP神经网络在肺结核发病率预测中有更好的拟合效果和预测精度,其预测效果更理想。其具有良好的实用价值,为肺结核发病率的预测提供了一种有效的方法。 

【文章来源】：现代预防医学. 2020,47(21)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

遗传优化的广义回归神经网络算法流程图

表2 GRNN和BP网络对测试数据的仿真结果 原始值 GRNN预测值 BP预测值 2019年1月 6.239 6.021 5.744 2019年2月 5.387 5.963 5.995 2019年3月 7.061 6.019 5.968 2019年4月 7.227 5.953 5.762 2019年5月 6.426 5.812 5.996 2019年6月 6.031 5.914 6.326 2019年7月 6.770 6.069 6.291 2019年8月 6.083 6.193 6.552 2019年9月 5.823 6.345 6.641 2019年10月 5.283 6.246 6.263为进一步对拟合预测结果进行分析,采用平均绝对误差(MAE),均方根误差(RMSE),平均相对误差(MAPE)作为网络的性能评价指标,其计算公式为:

遗传算法是以自然选择和自然遗传机制为基础,将生物进化过程中适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合的高效全局搜索算法。遗传算法对可能解看作群体中的一个个体,将每个个体进行编码,生成一个初始种群,通过模拟自然选择和遗传进化对个体进行随机选择、交叉、变异操作,按照设定的适应度函数对个体进行评价,通过不断迭代使群体向最优值发展[9]。遗传算法具有对可行解表示的广泛性,群体搜索特性,内在启发式随机搜索特性,不易局限于局部最优,具有并行计算能力等优点[10-11]。利用遗传算法的全局寻优能力对光滑因子进行优化,其步骤如下:

【参考文献】：
期刊论文
[1]遗传算法的广义回归神经网络建模方法[J]. 孔国利,张璐璐.  计算机工程与设计. 2017(02)
[2]遗传寻优神经网络在平台温控系统建模中的应用[J]. 张浩,闫光亚,王汀.  导航与控制. 2016 (06)
[3]基于神经网络的热工系统辨识方法研究[J]. 要亚斌,李淑琴,黄宇.  计算机仿真. 2016(08)
[4]改进的BP神经网络算法在水质监测中的应用[J]. 李福,郭健.  计算机系统应用. 2015(10)
[5]基于广义回归神经网络的煤炭企业成本预测[J]. 孙方元,卫晨.  计算机与数字工程. 2015(08)
[6]三种模型在肺结核发病预测中的应用[J]. 张国良,后永春,舒文,朱士玉,聂绍发,许奕华.  中国卫生统计. 2013(04)
[7]广义回归神经网络在乙肝发病数时间序列预测中的应用[J]. 杨德志.  计算机应用与软件. 2013(04)
[8]径向基函数神经网络在甲型病毒性肝炎发病率预测中的应用初探[J]. 曾海燕,解合川,任钦,张兴裕,李晓松.  现代预防医学. 2013(24)
[9]基于遗传算法的广义回归神经网络在地震预测中的应用[J]. 韩晓飞,潘存英,罗词建.  华北地震科学. 2012(01)
[10]传染病预测方法的研究[J]. 郭泽强.  职业与健康. 2012(05)

博士论文
[1]微电阻点焊条件下的质量控制问题研究[D]. 万晓东.华中科技大学 2016

硕士论文
[1]热解炉温度随动控制系统研究[D]. 尹怀永.北京交通大学 2018
[2]基于光纤光栅的飞机结构损伤识别方法研究[D]. 张善好.沈阳航空航天大学 2018



本文编号：3112098