基于PSO的BP神经网络在腮腺炎发病率预测中的应用

• 作者: 倪春梅 张凡 齐平
• 来源期刊: 现代预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 腮腺炎发病率 预测 BP神经网络 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 流行病与统计方法
• 页码范围: 1924-1927
• 分类号: R195.1
• 语种: 中文

摘要

目的 为提供更加准确的预测结果合理调配卫生资源,将基于PSO的BP神经网络应用到铜陵市腮腺炎发病率预测中.方法 根据铜陵市2006-2011年的腮腺炎发病率及其相关因素,利用基于PSO的BP神经网络建立腮腺炎发病率预测模型,并对模型的有效性进行验证.结果 预测结果显示,PSO-BP神经网络对2012年1-6月铜陵市腮腺炎发病率的预测平均误差为2.57％,预测精度明显高于传统的BP神经网络.结论 PSO-BP神经网络模型能够较好地克服传统BP神经网络易陷入局部极值、收敛速度慢等缺点,为腮腺炎发病率的预测提供了一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐平	安徽大学计算机学院	10	79	4.0	8.0
5	张凡		2	7	2.0	2.0
6	倪春梅		1	4	1.0	1.0