基于BP神经网络的河南省甲乙类法定报告传染病预测研究

• 作者: 孙宁 徐学琴 徐玉芳
• 来源期刊: 中华疾病控制杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 传染病 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 方法学
• 页码范围: 561-563
• 分类号: R183|R181
• 语种: 中文

摘要

目的 建立用于河南省法定报告传染病(甲乙类)预测的神经网络模型,为制定传染病预防和控制措施提供理论依据.方法 首先确定预测模型的基本结构,以归一化后的2003-2009年河南省甲乙类法定报告传染病发病率数据为训练样本,以2010年的数据为检验样本,采用改进的BP神经网络算法训练预测模型.利用该模型对2011-2013年河南省甲乙类法定报告传染病发病率数据进行预测.结果 所建立的模型在仿真预测样本点的平均相对误差为0.076％,在检验样本处的预测误差为0.434％.并获得了2011-2013年河南省甲乙类法定报告传染病发病率预测数据.结论 所建立的BP神经网络模型具有良好的预测精度,适合用来进行河南省甲乙类法定报告传染病发病率的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐玉芳	河南中医学院基础医学院	51	230	8.0	13.0
2	徐学琴	河南中医学院基础医学院	40	144	6.0	10.0
3	孙宁	河南中医学院基础医学院	22	174	7.0	12.0