基于GA-BP神经网络的手足口病预测模型

• 作者: 李瀚阳 王林山
• 来源期刊: 滨州学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 手足口病 预测模型 预测精度 峰值预测
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 微分方程与动力系统研究
• 页码范围: 47-51
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.13486/j.cnki.1673-2618.2018.06.009

摘要

综合考虑影响手足口病发病的多种因素,运用遗传算法优化了BP神经网络的初始权重,建立了手足口病预测模型.实验表明,与现有的BP神经网络预测模型及自回归移动平均模型(ARIMA)相比,该预测模型有较高的预测精度和较准确的峰值预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王林山		52	202	7.0	13.0
2	李瀚阳		1	0	0.0	0.0