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

发布时间：2018-01-05 02:05

本文关键词：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　出处：《现代预防医学》2013年24期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：目的探索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价值。方法利用2004年1月-2009年12月重庆市法定报告的甲型病毒性肝炎月发病率资料分别构建径向基函数神经网络、BP神经网络模型,以2010年1-5月的发病率作为模型验证样本,对2010年6-12月的发病率进行预测,并对这两种模型的预测效果进行对比评价。结果径向基函数神经网络的预测结果的平均绝对误差(MAD)、平均相对误差绝对值(MAPE)和预测误差的方差(MSE)均小于BP神经网络。结论径向基函数神经网络的预测效果优于BP神经网络,对于甲型肝炎发病率预测来说不失为一条新颖而有效的途径。
[Abstract]:Objective to explore the radial basis function neural network in viral hepatitis incidence rate value prediction. By using the method of -2009 in January 2004 December in Chongqing City notifiable hepatitis incidence data of RBF neural network are constructed, the BP neural network model, with the incidence rate as the month of 2010 1-5 model validation sample and to predict the incidence rate of 6-12 months of 2010, compared to evaluate and predict the effect of the two models. The average absolute error of the prediction results of radial basis function neural network (MAD), the average absolute relative error (MAPE) and the prediction error variance (MSE) were less than BP neural network prediction. Conclusion the effect is better than the BP neural network of radial basis function neural network, the incidence of hepatitis A is a novel approach for the prediction and effective.

【作者单位】：四川大学华西公共卫生学院(华西第四医院);
【基金】：国家科技重大专项项目(2009ZX10004-201) 卫生公益性科研专项经费项目(200802133)
【分类号】：R311;TP183
【正文快照】： 甲型病毒性肝炎(Viral Hepatitis A)是由甲型肝炎病毒(HAV)引起的急性肠道传染病,主要通过粪—口途径传播,其病毒的生存力及传染力都较强。冬春季节是甲型肝炎的高发季,易感人群以青少年及儿童为主,近年来成人发病率也有上升趋势[1]。由于甲型肝炎传染力强,传播途径容易实现,

【参考文献】