基于支持向量机的麻疹发病率预测研究

发布时间：2018-04-10 07:16

  本文选题：麻疹　切入点：发病率　出处：《中华疾病控制杂志》2017年05期

【摘要】：目的建立一种基于支持向量机的麻疹发病率预测模型,为麻疹的预防控制决策提供参考依据。方法收集我国麻疹1996-2015年发病率数据,以1996-2014年发病率数据为训练样本,以2015年发病率数据为检验样本,采用支持向量机回归算法建立我国麻疹年发病率的预测模型,并对我国2016-2018年的麻疹发病率进行预测。结果经该模型的预测,麻疹发病率的预测值和实际值吻合度较高,平均相对误差为0.620 07%。我国2016-2018年麻疹的发病率分别为3.23/10万、3.13/10万、3.79/10万。结论采用支持向量机回归模型预测我国麻疹的年发病率是可行有效的。
[Abstract]:Objective to establish a forecasting model of measles incidence based on support vector machine (SVM), and to provide reference for measles prevention and control decision.Methods the data of measles incidence from 1996 to 2015 in China were collected. The data of incidence of measles from 1996 to 2014 were used as training samples and the data of incidence in 2015 were used as test samples. The forecasting model of annual incidence of measles in China was established by using support vector machine regression algorithm.The incidence of measles in 2016-2018 in China was forecasted.Results the predicted value of measles incidence was in good agreement with the actual value, and the average relative error was 0.620 07.The incidence of measles in China from 2016 to 2018 was 3.23 / 100, 000 or 3.13 / 100, 000 or 37.9 / 100, 000 respectively.Conclusion it is feasible and effective to use support vector machine regression model to predict the annual incidence of measles in China.
【作者单位】： 河南中医药大学基础医学院;
【基金】：河南省软科学研究重点项目资助(102400440002) 河南中医学院“科研苗圃工程项目”(MP2014-07)
【分类号】：R183;R511.1

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本文编号：1730202