本文選題：徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 多重線性回歸模型　； 參考：《鄭州大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版)》2014年06期

【摘要】：目的:研究徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多重線性回歸的組合模型在煤工塵肺發(fā)病工齡預(yù)測中的性能優(yōu)劣。方法:采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與多重線性回歸模型對研究數(shù)據(jù)進行分析,對2模型進行加權(quán)擬合,采用均方根誤差、均方誤差、平均相對誤差對模型的預(yù)測性能進行評價。結(jié)果:多重線性回歸模型、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和組合模型真實值與預(yù)測值比較,差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(t配對=1.552、0.231、0.155,P均0.05)。多重線性回歸模型、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和組合模型的均方根誤差分別為(1.63±0.11)、(2.45±0.19)和(0.59±0.07)(F=26.141,P0.001),均方誤差分別為(2.656 9±0.241 2)、(5.986 7±0.380 4)和(0.348 3±0.065 3)(F=49.678,P0.001),平均相對誤差分別為(7.15±0.82)%、(15.39±1.25)%和(3.68±0.59)%(F=35.282,P0.001)。結(jié)論:在煤工塵肺發(fā)病工齡的預(yù)測中,組合模型預(yù)測性能優(yōu)于單一模型。
[Abstract]:Objective: To study the performance of the combination model of the radial basis function (RBF) neural network and multiple linear regression in the prediction of the age of coal miner's pneumoconiosis. Method: the RBF neural network model and multiple linear regression model are used to analyze the research data, and the 2 model is weighted fitting, and the mean square error, mean square error and average relative error are used. The prediction performance of the model was evaluated by error. Results: the multiple linear regression model, the RBF neural network model and the combination model compared with the predicted value, the difference was not statistically significant (t pairing =1.552,0.231,0.155, P 0.05). Multiple linear regression model, RBF neural network model and the combination model of the root mean square error was (1.63 + 0). (.11), (2.45 + 0.19) and (0.59 + 0.07) (F=26.141, P0.001), the mean square error is (2.6569 + 0.2412), (5.9867 + 0.3804) and (0.3483 + 0.0653) (0.3483 + 0.0653) (F=49.678, P0.001), the average relative error is (7.15 + 0.82)%, (15.39 + 1.25)% and (F=35.282, P0.001). Conclusion: in the prediction of the age of coal workers' pneumoconiosis, the combined model is predefined. The test performance is better than the single model.
【作者單位】： 河北省煤礦衛(wèi)生與安全實驗室;
【基金】：河北省科技支撐項目11276911D 河北省衛(wèi)生廳醫(yī)學(xué)重點項目20120146 唐山市科技支撐項目11150205A-3
【分類號】：R135.2

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2006627