通過建立貝葉斯預(yù)測模型,將新增病例作為變量,對世界范圍內(nèi)的主要國家流感發(fā)展情況進(jìn)行預(yù)測,同時本文將Beta分布作為新增病例的概率分布引入貝葉斯預(yù)測模型,來對世界范圍內(nèi)主要國家的流感發(fā)展趨勢進(jìn)行統(tǒng)計推斷和計算貝葉斯可信區(qū)間,有99%以上是落在貝葉斯的置信區(qū)間,從而確定預(yù)測出數(shù)據(jù)。 

【文章來源】：中國科技信息. 2020,(24)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

美國的季節(jié)性流感圖

【參考文獻(xiàn)】：
碩士論文
[1]基于多目標(biāo)粒子群算法的巨項目施工現(xiàn)場微型消防站選址優(yōu)化研究[D]. 鄭惠丹.西華大學(xué) 2021



本文編號：3545283