發(fā)布時間：2017-10-17 22:51

  本文關鍵詞：基于機器學習的登革熱時空擴散預測模型對比分析

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【摘要】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡及SVR模型是機器學習領域常用的三種預測方法,但在登革熱預測方面鮮有人涉及。本文以廣州市主城區(qū)登革熱預測為例,對比BP神經(jīng)網(wǎng)絡、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡及SVR模型在登革熱時空預測上的作用,比較三種模型在登革熱時空動態(tài)預測中的優(yōu)劣性。研究表明,1從模型預測效果上看,SVR模型穩(wěn)定,預測效果顯著優(yōu)于BP及GA-BP模型;2從模型性能上看,GA-BP模型優(yōu)于BP及SVR模型; 3SVR與GA-BP模型在登革熱預測上切實可行。
【作者單位】： 華南師范大學地理科學學院;新疆大學資源與環(huán)境科學學院;
【關鍵詞】： 登革熱 時空數(shù)據(jù)挖掘 BP GA-BP SVR
【基金】：國家自然科學基金項目(41171141)資助
【分類號】：R512.8;TP181
【正文快照】： 0引言 登革熱(Dengue Fever,DF)是一種由登革1、2、3和4型病毒引起,主要通過伊蚊傳播的急性傳染病,具有發(fā)病率高、傳播迅猛、重癥患者死亡率高等特點,目前主要流行于熱帶和亞熱帶的100多個國家和地區(qū)[1-2]。隨著世界經(jīng)濟發(fā)展,人類生存環(huán)境遭遇巨大變化,溫室效應不斷增強的同

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1 黃志業(yè);陳武凡;周凌宏;徐子海;陳超敏;;基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行呼吸運動預測的研究[J];中國生物醫(yī)學工程學報;2010年06期

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1 楊吉林;基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡漏鋼預報模型研究[D];東北大學;2010年

2 付巍;基于GA-BP和結構特征的電表讀數(shù)識別[D];鄭州大學;2009年

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本文編號：1051508