【摘要】： 防止傳染病疫情的發(fā)生,直接關(guān)系到人民群眾的身體健康,關(guān)系到經(jīng)濟(jì)社會的順利發(fā)展。傳染病預(yù)測是科學(xué)預(yù)防控制傳染病的重要手段,是科學(xué)決策的依據(jù)。因此,對傳染病預(yù)測方法的研究具有極其重要的理論意義和應(yīng)用價值。 本文嘗試將支持向量機技術(shù)引入到傳染病預(yù)測分析中來,對最小二乘支持向量機技術(shù)應(yīng)用到傳染病預(yù)測中進(jìn)行了一些探索,以期能夠找到比傳統(tǒng)預(yù)測方法更加優(yōu)秀的傳染病預(yù)測模型。 本文首先介紹了常用的傳染病預(yù)測方法,其中重點研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其建模步驟,并分析了各常用方法的特點。詳細(xì)闡述了支持向量機的理論基礎(chǔ)和原理,包括機器學(xué)習(xí)理論、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論等內(nèi)容。詳細(xì)研究了標(biāo)準(zhǔn)支持向量機的改進(jìn)形式—最小二乘支持向量機(LS-SVM)的算法,給出了LS-SVM建模中參數(shù)選擇的方法。建立了最小二乘支持向量機預(yù)測模型,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了對比分析,實驗證明了LS-SVM用于傳染病預(yù)測的優(yōu)越性,證明了將支持向量機方法引入傳染病預(yù)測分析是有效可行的,同時也支持了支持向量機方法預(yù)測能力出色的理論優(yōu)點。最后將最小二乘支持向量機預(yù)測模型應(yīng)用到傳染病預(yù)測系統(tǒng)中。
【圖文】：

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本文編號：2700443