使用思维进化算法优化的神经网络建立肾综合征出血热预测模型

发布时间：2017-09-16 23:09

  本文关键词：使用思维进化算法优化的神经网络建立肾综合征出血热预测模型

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【摘要】：目的探讨思维进化算法优化的BP神经网络在建立肾综合征出血热发病率预测模型中的应用前景。方法使用1984-2013年沈阳市的鼠情资料(鼠密度和鼠带毒率)和气象资料(平均气温、降水量和日照时数)作为网络的输入,同年的肾综合征出血热发病率作为网络的输出。把1984-2009年的数据作为训练样本,2010-2013年的数据作为预测样本。分别建立BP神经网络和思维进化算法优化的BP神经网络预测模型,并比较两种模型的拟合和预测效果。结果对于训练样本和预测样本,思维进化算法优化的BP神经网络的平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)以及均方误差平方根(RMSE)均小于未优化的BP神经网络。结论思维进化算法优化的BP神经网络预测模型的拟合和预测效果均优于未优化的BP神经网络,具有较强的推广应用价值。
【作者单位】： 中国医科大学公共卫生学院;辽宁省疾病预防控制中心;
【关键词】： 肾综合征出血热 思维进化算法 神经网络 预测
【基金】：国家自然科学基金项目(No.81202254,No.30771860)资助
【分类号】：R512.8
【正文快照】： 目前,人们普遍认为肾综合征出血热(hemorrhag-ic fever w ith renal syndrome,HFRS)的发病受到很多因素的影响,如气象因素和动物疫情因素[1-4]。各种影响因素之间又存在错综复杂的联系,因此很难建立结构式的因果模型进行解释。BP神经网络已被广泛用于建立传染病的预警预测模型

【参考文献】

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1 杨佳琦;陈露菲;陈淑红;邵冰;曹博;李航;焦U，

本文编号：865815