本文關(guān)鍵詞：徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在甲型病毒性肝炎發(fā)病率預(yù)測中的應(yīng)用初探　出處：《現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)》2013年24期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：目的探索徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在甲型病毒性肝炎發(fā)病率預(yù)測中的應(yīng)用價值。方法利用2004年1月-2009年12月重慶市法定報告的甲型病毒性肝炎月發(fā)病率資料分別構(gòu)建徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以2010年1-5月的發(fā)病率作為模型驗證樣本,對2010年6-12月的發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測,并對這兩種模型的預(yù)測效果進(jìn)行對比評價。結(jié)果徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果的平均絕對誤差(MAD)、平均相對誤差絕對值(MAPE)和預(yù)測誤差的方差(MSE)均小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)論徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對于甲型肝炎發(fā)病率預(yù)測來說不失為一條新穎而有效的途徑。
[Abstract]:Objective to explore the radial basis function neural network in viral hepatitis incidence rate value prediction. By using the method of -2009 in January 2004 December in Chongqing City notifiable hepatitis incidence data of RBF neural network are constructed, the BP neural network model, with the incidence rate as the month of 2010 1-5 model validation sample and to predict the incidence rate of 6-12 months of 2010, compared to evaluate and predict the effect of the two models. The average absolute error of the prediction results of radial basis function neural network (MAD), the average absolute relative error (MAPE) and the prediction error variance (MSE) were less than BP neural network prediction. Conclusion the effect is better than the BP neural network of radial basis function neural network, the incidence of hepatitis A is a novel approach for the prediction and effective.

【作者單位】： 四川大學(xué)華西公共衛(wèi)生學(xué)院(華西第四醫(yī)院);
【基金】：國家科技重大專項項目(2009ZX10004-201) 衛(wèi)生公益性科研專項經(jīng)費項目(200802133)
【分類號】：R311;TP183
【正文快照】： 甲型病毒性肝炎(Viral Hepatitis A)是由甲型肝炎病毒(HAV)引起的急性腸道傳染病,主要通過糞—口途徑傳播,其病毒的生存力及傳染力都較強(qiáng)。冬春季節(jié)是甲型肝炎的高發(fā)季,易感人群以青少年及兒童為主,近年來成人發(fā)病率也有上升趨勢[1]。由于甲型肝炎傳染力強(qiáng),傳播途徑容易實現(xiàn),

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1381067