基于神经网络的组合模型在煤工尘肺患者发病工龄预测中的研究

发布时间：2017-03-25 21:04

  本文关键词：基于神经网络的组合模型在煤工尘肺患者发病工龄预测中的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目的探讨基于神经网络的组合模型在煤工尘肺患者发病工龄预测中的预测性能优劣。利用BP神经网络、径向基函数神经网络和多重线性回归模型，以及单个模型间的两两组合模型对煤工尘肺患者的发病工龄进行预测，并比较各模型的预测性能。 方法各模型模型对研究数据进行预测分析时采用SPSS19.0对其实现，通过对BP神经网络模型、径向基函数神经网络模型反复训练，确定各模型的运行参数。各模型真实值和预测值之间采用配对t检验进行统计分析，通过真实值与预测值之间的散点分布图对模型的预测性能做初步分析。运用标准差法求解组合模型的权重系数，采用标准误差、平均相对误差和平均绝对误差对模型的预测结果进行分析，得出各模型的预测效果，进而比较各模型预测性能的优劣。 结果各模型的预测分布图除了少数离群值外大致符合理想状态下的分布，其中三种单一模型的组合模型预测分布图最为理想，BP神经网络模型与多重线性回归模型的组合模型次之，最差的为RBF神经网络模型。各模型真实值与预测值之间的差异均无统计学意义，BP神经网络模型、RBF神经网络模型、多重线性回归模型、BP神经网络与多重线性回归组合模型、BP与RBF神经网络组合模型、RBF网络与多重线性回归组合模型和三种模型的组合模型的均方根误差分别为5.31、7.48、4.89、2.06、5.92、6.15和3.21；平均绝对误差分别为3.16、5.57、4.93、1.19、3.51、3.01和4.40；平均相对误差分别为-0.51%、2.80%、-0.57%、0.45%、0.68%、0.87%和0.50%。为了进一步验证各模型的预测性能，利用随机抽取10例的仿真集样本进行预测检验，BP神经网络模型、RBF神经网络模型、多重线性回归模型、BP神经网络与多重线性回归组合模型、BP与RBF神经网络组合模型、RBF网络与多重线性回归组合模型和三种模型的组合模型的仿真集的均方根误差分别为3.13、6.48、4.57、1.57、4.92、5.15和1.69；平均绝对误差分别为2.83、5.31、4.15、0.73、3.79、4.23和3.63；平均相对误差分别为-0.43%、1.97%、-0.59%、0.07%、0.53%、0.85%和0.19%。 结论实证表明，在煤工尘肺发病工龄的预测中，组合模型的预测性能优于各单一模型，其中BP神经网络与多重线性回归模型的组合模型的预测性能最优，有较高的拟合和预测精度。
【关键词】：煤工尘肺 神经网络 组合模型 预测
【学位授予单位】：河北联合大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R135.2
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 引言10-13
• 第1章 现场研究13-38
• 1.1 资料与方法13-16
• 1.1.1 资料来源13
• 1.1.2 煤工尘肺诊断标准13
• 1.1.3 煤工尘肺诊断标准13
• 1.1.4 X 射线胸片表现分期13-14
• 1.1.5 研究对象的纳入与排除标准14
• 1.1.6 煤工尘肺发病工龄影响因素的筛选14-15
• 1.1.7 分类变量及处理15
• 1.1.8 研究方法15-16
• 1.2 神经网络模型介绍16-22
• 1.2.1 神经网络简介及 BP 神经网络建模原理16-17
• 1.2.2 BP 神经网络模型建模步骤17-20
• 1.2.3 径向基函数神经网络的基本原理20-21
• 1.2.4 径向基函数神经网络模型建模步骤21-22
• 1.2.5 径向基函数中心和宽度的选取22
• 1.3 多重线性回归模型的基本原理及建模步骤22
• 1.4 组合预测模型的基本原理22-24
• 1.5 结果24-30
• 1.5.1 资料的描述性分析24
• 1.5.2 模型的预测情况24-25
• 1.5.3 统计学检验25-28
• 1.5.4 模型预测性能的比较28-30
• 1.5.5 仿真集检验样本的预测结果分析30
• 1.6 讨论30-33
• 1.7 结论33
• 参考文献33-38
• 第2章 综述 煤工尘肺预测的进展38-51
• 2.1 多重性性回归模型41
• 2.2 logistic 回归模型41-42
• 2.3 Cox 比例风险模型42
• 2.4 寿命标法42-43
• 2.5 指数平滑法43
• 2.6 灰色系统 GM（1,1）43-44
• 2.7 BP 神经网络模型44-45
• 2.8 组合模型45
• 2.9 讨论45-46
• 参考文献46-51
• 致谢51-52
• 导师简介52-53
• 作者简介及在学成果53-54
• 学位论文数据集54

【参考文献】

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本文编号：267760