基于GRNN的变权重组合预测模型在传染病发病率预测中的应用.doc 全文免费在

  本文关键词：基于GRNN的变权重组合预测模型在传染病发病率预测中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

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【精品】毕业论文优秀毕业论文本科论文专业学术论文参考文献资料流行病与卫生统计专业优秀论文--基于GRNN的变权重组合预测模型在传染病发病率预测中的应用关键词:灰色模型ARIMA模型发病率预测传染病摘要:影响传染病发生发展的因素众多且相互关系复杂,预测传染病发生发展的模型也是种类繁多。目前对传染病的预测方法可分为两类:一类是线性回归预测、时间序列分析、灰色模型、人工神经网络等单纯预测模型,另一类是通过将两种或多种预测模型以一定方法组合得到的组合预测模型,组合预测模型可以分成定权重组合预测模型和变权重组合预测模型两种。研究目的:运用灰色模型(GreyModel,简记为GM)、差分自回归移动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记为ARIMA模型)为基础,构建基于广义回归神经网络(work,简记为GRNN)的变权重组合预测模型,分别拟合传染病发病率的情况,对基于GRNN的变权重组合预测模型的拟合效果进行评价,提出模型的优越性和不足,为变权重组合预测模型的研究提供依据。资料和方法:本研究以浙中某市1998-2008年的肺结核发病率为研究资料,分别在matlab7.11.0软件和SAS9.2软件中构建了灰色模型和ARIMA模型,通过预测2009年的发病率来比较具体模型的精度,... 内容来自转载请标明出处.

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