RBF神经网络在甲肝流行趋势预测中的应用研究

• 作者: 刘文东 刘艳 朱叶飞 胡建利 邬文亮 郑彬
• 来源期刊: 江苏预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 径向基神经网络 甲型肝炎 预测
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 7-10
• 页数: 4页
• 分类号: R512.6+1
• 字数: 3064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9070.2014.01.003

摘要

目的 探讨径向基函数(RBF)神经网络在甲肝趋势预测中的应用价值,同时为其他传染病的预测研究提供参考和借鉴.方法 以1996-2012年江苏省甲肝月发病数据序列为基础,采用不同的样本构建方式建立不同的RBF神经网络,并根据预测效果的评价选择最优网络用于预测分析.结果 江苏省甲肝流行具有逐渐下降的长期趋势,月发病数呈双峰型分布,最高峰出现在每年的3-4月(春峰),次高峰出现在7-8月(夏峰).总共拟合了9个不同样本结构的RBF神经网络,其中以既往3年历史同期发病数以及最近3期发病数为网络输入,以当前期发病数为相应网络输出的RBF网络预测效果最佳,其拟合优度及外推预测精度分别为90.22％、89.10％.据此模型推算,2013年江苏省甲肝发病数为544例,将延续逐渐下降的长期趋势.结论 通过对神经网络样本构建方式的优化研究,使建立的RBF神经网络同时拟合了历史同期的变化趋势和近期的波动规律,对甲肝的流行趋势预测取得了良好的效果,具有一定的实用价值和推广意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱叶飞		30	229	9.0	14.0
2	刘文东		35	506	12.0	21.0
3	刘艳		23	27	3.0	5.0
4	胡建利		42	456	12.0	19.0
5	郑彬		2	14	2.0	2.0
6	邬文亮		1	6	1.0	1.0